地理空间信息
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지리공간신식
GEOSPATIAL INFORMATION
2009年
2期
15-18
,共4页
遥感%贝叶斯网络%结构学习%条件独立性假设%多光谱影像%分类
遙感%貝葉斯網絡%結構學習%條件獨立性假設%多光譜影像%分類
요감%패협사망락%결구학습%조건독립성가설%다광보영상%분류
用基于启发式搜索的结构学习算法,学习得到多光谱影像的贝叶斯网络结构.分析了TM的波段(特征)间条件独立性假设的合理性,给出了贝叶斯推理中后验概率计算的公式, 并通过和最大似然法对比试验分析了简单贝叶斯网络应用于多光谱影像分类的优势.
用基于啟髮式搜索的結構學習算法,學習得到多光譜影像的貝葉斯網絡結構.分析瞭TM的波段(特徵)間條件獨立性假設的閤理性,給齣瞭貝葉斯推理中後驗概率計算的公式, 併通過和最大似然法對比試驗分析瞭簡單貝葉斯網絡應用于多光譜影像分類的優勢.
용기우계발식수색적결구학습산법,학습득도다광보영상적패협사망락결구.분석료TM적파단(특정)간조건독립성가설적합이성,급출료패협사추리중후험개솔계산적공식, 병통과화최대사연법대비시험분석료간단패협사망락응용우다광보영상분류적우세.
