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중국과기논문재선
SCIENCEPAPER ONLINE
2009年
11期
783-787
,共5页
王超%童小华%谢欢%刘妙龙
王超%童小華%謝歡%劉妙龍
왕초%동소화%사환%류묘룡
遥感影像%聚类%RPCCL%模糊熵
遙感影像%聚類%RPCCL%模糊熵
요감영상%취류%RPCCL%모호적
应用模糊熵阈值分割与受限制的次胜者受罚竞争学习算法(RPCCL),实现高分辨率遥感影像的聚类分割.首先根据遥感影像各波段的模糊熵曲线进行阈值划分,选取可能的聚类中心分量,然后将各波段的分量进行组合,形成初始聚类中心,再通过RPCCL算法确定真实的聚类个数以及聚类的中心.实验表明,该算法无需事先给出聚类个数以及初始聚类中心,可以实现非监督分类.
應用模糊熵閾值分割與受限製的次勝者受罰競爭學習算法(RPCCL),實現高分辨率遙感影像的聚類分割.首先根據遙感影像各波段的模糊熵麯線進行閾值劃分,選取可能的聚類中心分量,然後將各波段的分量進行組閤,形成初始聚類中心,再通過RPCCL算法確定真實的聚類箇數以及聚類的中心.實驗錶明,該算法無需事先給齣聚類箇數以及初始聚類中心,可以實現非鑑督分類.
응용모호적역치분할여수한제적차성자수벌경쟁학습산법(RPCCL),실현고분변솔요감영상적취류분할.수선근거요감영상각파단적모호적곡선진행역치화분,선취가능적취류중심분량,연후장각파단적분량진행조합,형성초시취류중심,재통과RPCCL산법학정진실적취류개수이급취류적중심.실험표명,해산법무수사선급출취류개수이급초시취류중심,가이실현비감독분류.
