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基于最小二乘支持向量机的三维地形匹配选择
基于最小二乘支持向量机的三维地形匹配选择
作者:
田金文
程华
马杰
龚俊斌
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
三维地形匹配
匹配区选择
相关长度
地形熵
最小二乘支持向量机
摘要:
采用互相关代替自相关的方法计算基准图子图的相关长度,引入子图均值标准化的方法计算基准图子图的地形熵,使得它们的计算值和基准图子图的匹配概率之间具有良好的单调性.以相关长度、地形熵和粗糙度作为反映基准图子图适配性的特征向量,采用最小二乘支持向量机作为分类工具,将基准图子图划分为适配的和非适配的两类,并由适配的基准图子图类构成地形匹配区.实验结果表明所提出的方法能够有效地规划出所需的三维地形匹配区.
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预测控制
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李亚普诺夫方法
双模控制
稀疏最小二乘支持向量机及其应用研究
最小二乘支持向量机
核偏最小二乘辨识
智能建模
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于最小二乘支持向量机的三维地形匹配选择
来源期刊
华中科技大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
三维地形匹配
匹配区选择
相关长度
地形熵
最小二乘支持向量机
年,卷(期)
2008,(1)
所属期刊栏目
电子信息与图像识别
研究方向
页码范围
34-37
页数
4页
分类号
TP391
字数
3460字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1671-4512.2008.01.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
田金文
华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国家重点实验室
248
2531
25.0
36.0
2
程华
华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国家重点实验室
14
216
9.0
14.0
3
马杰
华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国家重点实验室
54
436
12.0
19.0
4
龚俊斌
华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国家重点实验室
17
88
5.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(8)
共引文献
(26)
参考文献
(5)
节点文献
引证文献
(9)
同被引文献
(12)
二级引证文献
(37)
1984(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1996(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1999(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2000(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2001(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2003(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2004(3)
参考文献(1)
二级参考文献(2)
2005(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2006(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2008(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2009(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2010(4)
引证文献(3)
二级引证文献(1)
2011(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
2012(3)
引证文献(2)
二级引证文献(1)
2013(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
2014(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
2015(9)
引证文献(1)
二级引证文献(8)
2016(9)
引证文献(0)
二级引证文献(9)
2017(4)
引证文献(0)
二级引证文献(4)
2018(6)
引证文献(1)
二级引证文献(5)
2019(5)
引证文献(0)
二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
三维地形匹配
匹配区选择
相关长度
地形熵
最小二乘支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
主办单位:
华中科技大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-4512
CN:
42-1658/N
开本:
大16开
出版地:
武汉市珞喻路1037号
邮发代号:
38-9
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
总被引数(次)
88536
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