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972.
973.
基于多核学习的高分辨率遥感图像目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为更有效地实现复杂场景中的多类目标同时检测,本文提出了一种基于多核学习算法进行目标检测的框架。该方法由特征提取和模型训练2个阶段组成。特征提取阶段,引入了多尺度下的点特征、表观特征同时对多类目标进行综合描述;模型训练阶段,分别采用加权相加和相乘2种方法将提取的各个基础特征组合起来,在支持向量机的框架下对各特征所代表的基础核权重进行学习。将训练所得的分类器结合滑动窗搜索技术对遥感图像进行目标检测实验,结果表明,与传统单核支持向量机相比,准确率更高。 相似文献
974.
To minimize the number of solutions in 3D resistivity inversion, an inherent problem in inversion, the amount of data considered have to be large and prior constraints need to be applied. Geological and geophysical data regarding the extent of a geological anomaly are important prior information. We propose the use of shape constraints in 3D electrical resistivity inversion, Three weighted orthogonal vectors (a normal and two tangent vectors) were used to control the resistivity differences at the boundaries of the anomaly. The spatial shape of the anomaly and the constraints on the boundaries of the anomaly are thus established. We incorporated the spatial shape constraints in the objective function of the 3D resistivity inversion and constructed the 3D resistivity inversion equation with spatial shape constraints. Subsequently, we used numerical modeling based on prior spatial shape data to constrain the direction vectors and weights of the 3D resistivity inversion. We established a reasonable range between the direction vectors and weights, and verified the feasibility and effectiveness of using spatial shape prior constraints in reducing excessive structures and the number of solutions. We applied the prior spatially shape-constrained inversion method to locate the aquifer at the Guangzhou subway. The spatial shape constraints were taken from ground penetrating radar data. The inversion results for the location and shape of the aquifer agree well with drilling data, and the number of inversion solutions is significantly reduced. 相似文献
975.
朱国栋 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2011,5(4):40-43
利用2000年1月-2010年3月乌鲁木齐国际机场的观测资料,构建逐时能见度、温度、天气现象以及逐日最高温度、最低温度、降水量这六类预报对象的样本空间,使用SVM方法进行交叉验证和预报建模。结果表明建立的预测模型有较好的稳定性,并且对上述预报对象均有较好的预测效果。 相似文献
976.
977.
978.
针对短周期降水序列模型估计困难、滤波误差不确定问题提出了在线向量机与Unscented Kalman滤波相结合的降水时间序列预测与滤波方法。从理论推导到真实数据的实验以及详细的误差分析证明了本方法对短周期降水序列滤波有较好的合理性和有效性。相比传统Kalman滤波方法和向量机滤波方法,该方法有更好的滤波性能和实用性。 相似文献
979.
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