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智能优化算法与遥感影像分类

《智能优化算法与遥感影像分类》是2019年科学出版社出版的图书，作者是孙根云。

智能优化算法与遥感影像分类基本信息

书名智能优化算法与遥感影像分类
作者孙根云
出版社科学出版社
出版时间2019年2月
ISBN9787030604521

智能优化算法与遥感影像分类图书目录

前言 第1章绪论 第2章万有引力搜索算法 第3章生物地理学优化算法 第4章基于稳定性约束α动态调节的GSA算法 第5章基于邻域引力学习的生物地理学优化算法 第6章基于遗传算法的引力搜索算法 第7章基于动态邻域学习的引力搜索算法 第8章基于GSA算法的高分辨率遥感影像特征选择 第9章基于GSA算法的高分辨率遥感影像多阈值分割 第10章基于引力优化神经网络的高光谱遥感影像分类 第11章基于差分进化算法和多尺度核SVM的高分辨率遥感影像分类 参考文献

智能优化算法与遥感影像分类造价信息

市场价
信息价
询价

遥感卡

规格型号：
产品说明:长8.5×宽5.5×厚0.1mm；类似于普通感应卡同样地无源低频特性；在遥感系统中，作为临时卡;品种:遥感卡;型号:HF-TRP-W4FF
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
太安
材料税率：
13%
供应商：
太原金旺泽科技有限公司
报价时间：
2022-12-07

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遥感卡

规格型号：
产品说明:长8.5×宽5.5×厚0.1mm；类似于普通感应卡同样地无源低频特性；在遥感系统中，作为临时卡;品种:遥感卡;型号:HF-TRP-W4FF
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
太安
材料税率：
13%
供应商：
上海太安智能系统有限公司贵州直销中心
报价时间：
2022-12-07

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遥感卡

规格型号：
产品说明:长8.5×宽5.5×厚0.1mm；类似于普通感应卡同样地无源低频特性；在遥感系统中，作为临时卡;品种:遥感卡;型号:HF-TRP-W4FF
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
太安
材料税率：
13%
供应商：
上海太安智能系统有限公司南京销售
报价时间：
2022-12-07

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遥感吸盘

规格型号：
产品说明:配合HF系统；尺寸：φ83mm×3mm；感应距离：1.5米内（视现场环境）；使用方法：汽车内前窗式安装;品种:遥感吸盘;型号:HF-TRP-W9UR
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
太安
材料税率：
13%
供应商：
上海太安智能系统有限公司贵州直销中心
报价时间：
2022-12-07

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遥感吸盘

规格型号：
产品说明:配合HF系统；尺寸：φ83mm×3mm；感应距离：1.5米内（视现场环境）；使用方法：汽车内前窗式安装;品种:遥感吸盘;型号:HF-TRP-W9UR
价格行情：
材料单位：
个
材料品牌：
太安
材料税率：
13%
供应商：
太原金旺泽科技有限公司
报价时间：
2022-12-07

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综合人工(不分类别)

规格型号：
适用2006年各专业定额
价格行情：
材料单位：
工日
材料税率：
地区时间：
云浮市罗定市2011年2季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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综合人工(不分类别)

规格型号：
适用2006年各专业定额
价格行情：
材料单位：
工日
材料税率：
地区时间：
云浮市罗定市2011年1季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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综合人工(不分类别)

规格型号：
适用2006年各专业定额
价格行情：
材料单位：
工日
材料税率：
地区时间：
云浮市罗定市2010年4季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

查看价格

综合人工(不分类别)

规格型号：
适用2006年各专业定额
价格行情：
材料单位：
工日
材料税率：
地区时间：
云浮市罗定市2010年3季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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智能网关

规格型号：
M01～M07型配电站、M02型箱变
价格行情：
材料单位：
组
材料税率：
地区时间：
广东2022年3季度信息价
所属行业：
电网工程
备注说明：

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AI算法训练

规格型号：
AI算法训练
需求量：
25天
报价数：
3
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2021-07-16

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AI人工智能算法

规格型号：
通过深度学习,在停车场出入口复杂环境下实时识别,目标检测,可是实现对人、车物的分类和区分
需求量：
1个
报价数：
1
材料品牌：
1
材料档次：
中高档
费用说明：
不含税费 | 含运费
询价时间：
2020-04-16

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AI算法训练

规格型号：
AI算法训练
需求量：
60天
报价数：
3
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2021-03-31

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客流算法授权

规格型号：
客流分析算法授权
需求量：
109路
报价数：
2
材料品牌：
华为、科达、泰科
材料档次：
高档
费用说明：
不含税费 | 含运费
询价时间：
2021-05-31

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影像存储与传输系统(PACS)

规格型号：
详见附件
需求量：
1套
报价数：
1
材料品牌：
ZLHIS 影像存储与传输系统V10.0东华影像存储与传
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 不含运费
询价时间：
2022-05-13

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智能优化算法与遥感影像分类图书简介

智能化的遥感影像分类问题在特征选择、分割与分类优化三个方面都面临挑战，《智能优化算法与遥感影像分类》从提高智能优化算法的性能入手，在系统分析智能优化算法与影像处理问题映像关系的基础上，提出了一系列新型遥感影像智能分割分类方法。《智能优化算法与遥感影像分类》主要介绍了万有引力搜索算法及其改进方法、生物地理学优化算法及其改进方法、基于引力搜索算法的高分辨率遥感影像特征选择与多阈值分割、基于引力优化神经网络的高光谱遥感影像分类，以及基于差分进化算法和多尺度核支持向量机的高分辨率遥感影像分类等内容。

智能优化算法与遥感影像分类常见问题

提高遥感影像分辨率的方法谁有？

1提高遥感成像仪空间分辨率原理从傅里叶光学来分析，目标物由不同空间频率的光谱组成，光学系统为低通滤波器，它的截止频率由 1/1.22λF#（λ为光学平...
遥感分类存在的问题

（1）按遥感平台的高度分类大体上可分为航天遥感、航空遥感和地面遥感。航天遥感又称太空遥感(space remote sensing)泛指利用各种太空飞行器为平台的遥感技术系统，以地球人造卫...
遥感所遥感概论历年真题

我只要这份样题，希望对你有所帮助！中国科学院遥感应用研究所xxxx年硕士生入学考试试题遥感概论一、名词解释（每题4分，共20分） 1.辐射出射度2.信噪比3.极化雷达4.数字地形模型5.叶面积指...

智能优化算法与遥感影像分类文献

面向对象的遥感影像分类方法在土地覆盖中的应用

面向对象的遥感影像分类方法在土地覆盖中的应用

面向对象的遥感影像分类方法在土地覆盖中的应用

格式：pdf

大小：302KB

页数： 3页

本文基于面向对象的分类思想,以SPOT-5影像为数据,采用分层分类的方法,利用对象的多特征构建合适的特征空间,建立知识库,结合最邻近分类器与模糊规则两种方法,并使用空间关系对分类进行优化,结果表明该方法对高分辨率影像分类在减少分类不确定的同时还提高了分类精度。

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实验五遥感影像的构造解译

实验五遥感影像的构造解译

实验五遥感影像的构造解译

格式：pdf

大小：302KB

页数： 5页

实验四遥感影像的岩性解译实验目的： 1、综合应用前面所学的知识，对原始遥感影像进行裁剪，形成自己的工作区，并进行增强处理和分析，最大程度的提取信息，生成地质解译基础影像； 2、对生成的地质解译基础影像在 ENVI （或 MapGis）等软件环境下进行目视解译，根据构造解译标志对线性影像特征等进行构造解译，圈出不同褶皱、线性、环状构造，生成构造解译成果图； 3、基本掌握遥感构造解译的过程和方法，了解遥感在地学上的应用。实验材料： ETM742 影像实验步骤： 1、打开影像 ETM742，将 ETM742 影像的 band 7、band 4、band 2分别赋予 R、G、B ， Load RGB。 2、对影像进行裁剪，保存为工作区文件（自己设定范围）。 3、打开工作区文件，在主窗口里选择 Overlays > Annotation 菜单，出现如下对话框：要在主图像窗口、

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工程优化：原理、算法与实施内容简介

《工程优化:原理、算法与实施》主要内容包括线性规划、非线性规划、几何规划、动态规划、整数规划、随机规划以及准则算法、智能算法等多种优化方法的原理，算法实施及收敛性讨论。最后介绍如何应用商业软件中的优化模块实施工程优化设计。

群体智能优化算法及其应用内容简介

本书面向智能信息处理研究的前沿领域，针对群体智能优化算法及其应用中的关键问题，系统地讨论了新型群体智能优化算法以及群体智能优化算法在三维模型处理和可信软件测试中的应用，比较全面地反映了国内外在三维模型智能处理和基于搜索的可信软件测试领域的最新研究进展。本书主要内容包括经典群体智能优化算法、社会认知优化算法、自然社会认知优化算法、细菌群体趋药性算法、混沌细菌群体趋药算法、三维模型多特征提取、基于证据和区间数的智能三维模型融合匹配识别方法、基于群体智能的文物三维模型全局最优匹配算法、基于群体智能的三维模型配准算法、基于粒子群算法的测试数据生成及优化、基于改进粒子群优化的测试用例扩增方法和基于蚁群算法的组合测试数据生成与优化。

约束优化进化算法

简介 进化算法是一种智能的全局优化方法，它对函数本身性质要求非常低，往往只要求目标函数值是可以计算的，不要求它具有连续性、可微性及其它解析性质，同时它又是基于群体进化的算法，因此可采用进化算法解决约束优化问题。用进化算法解决约束优化问题的关键在于如何进行有效的约束处理，即如何有效均衡在可行区域与不可行区域的搜索。 常见的用于求解约束优化问题的进化算法有罚函数法、遗传算法、进化策略、进化规划、蚁群算法和粒子群算法等。 与传统方法相比的优势 (1) 在一般情况下，进化算法能否收敛到全局最优解与初始群体无关，而传统优化方法则依赖于初始解； (2) 进化算法具有全局搜索能力，而很多传统优化方法往往会陷入局部最优； (3) 进化算法的适用范围广，能有效地解决不同类型的问题，而传统优化方法在设计时往往就只能解诀某一类型的问题。 存在的不足 (1) 进化算法中的参数，如群体规模、进化代数、重组概率、变异概率等，往往需要根据经验设定，且在一定程度上与问题相关； (2) 进化算法的收敛问题，进化算法求解实际问题时的收敛性判定缺乏理论指导。 2100433B

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