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本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法，并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先，通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换，得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性，通过拉普拉斯特征分解，得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后，将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合，得到融合图像。在此基础上，本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点，在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系，而且考虑不同海冰类型的特征关系，因此其在多源图像（多光谱和合成孔径雷达（SAR）图像）的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。 相似文献
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为了实现温室控制,针对温室环境的多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,提出一种基于BP神经网络的专家系统并用于温室控制。该方法将传感器采集的温度、湿度等信息输入到神经网络专家系统,在获得决策结果的同时通知控制部分执行相应的决策。这种方法不仅解决了传统专家系统知识获取的瓶颈问题、推理能力差、智能化低的缺点,而且克服了神经网络不具有解释功能的问题。总之,成功实现了神经网络和专家系统功能上的互补,较好的用于温室控制。 相似文献
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基于神经网络的专家系统在温室控制中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现温室控制,针对温室环境的多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,提出一种基于BP神经网络的专家系统并用于温室控制。该方法将传感器采集的温度、湿度等信息输入到神经网络专家系统,在获得决策结果的同时通知控制部分执行相应的决策。这种方法不仅解决了传统专家系统知识获取的瓶颈问题、推理能力差、智能化低的缺点,而且克服了神经网络不具有解释功能的问题。总之,成功实现了神经网络和专家系统功能上的互补,较好的用于温室控制。 相似文献
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