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王霞

作品数:2 被引量:54H指数:2
供职机构:中国地质大学资源学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划武汉市青年科技晨光计划更多>>
相关领域:经济管理自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇遥感
  • 1篇遥感图像
  • 1篇遥感图像分割
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量回归
  • 1篇支持向量回归...
  • 1篇支持向量机
  • 1篇图像
  • 1篇图像分割
  • 1篇土地利用
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇模糊C均值聚...
  • 1篇聚类
  • 1篇均值聚类
  • 1篇空间信息
  • 1篇耕地
  • 1篇核函数

机构

  • 2篇中国地质大学
  • 1篇中国科学院
  • 1篇中国地质大学...

作者

  • 2篇王霞
  • 1篇李晓冬
  • 1篇张一行
  • 1篇金贵
  • 1篇方世明
  • 1篇凌峰
  • 1篇杨俊
  • 1篇王占岐

传媒

  • 1篇农业工程学报
  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于核函数支持向量回归机的耕地面积预测被引量:42
2014年
科学预测耕地保有量是耕地保护的基础,对缓解用地矛盾、保证粮食安全具有重要指导意义。为探讨不同核函数支持向量回归机(support vector regression,SVR)对耕地面积预测的影响,该文以惠州市为例,分别采用多元回归、BP神经网络及3种不同核函数SVR建立耕地面积预测模型并进行对比试验。预测结果精度分析显示,RBF核函数SVR预测结果平均相对误差为0.54%,均方根误差为0.007,精度最高;Sigmoid核函数SVR预测结果对应误差分别为1.12%及0.012,精度次之;多项式核函数SVR预测结果对应误差为分别为2.71%及0.032,高于BP神经网络模型,但低于多元回归模型。研究表明,在现有3种常用核函数SVR耕地面积预测模型中,基于RBF核函数SVR模型预测能力最强,其次是sigmoid核函数;而多项式核函数则效果较差。
王霞王占岐金贵杨俊
关键词:土地利用支持向量机耕地核函数
基于空间信息的可能性模糊C均值聚类遥感图像分割被引量:12
2011年
可能性模糊C均值(PFCM)聚类算法作为模糊C均值(FCM)聚类算法的一种改进算法,能在一定程度上克服FCM算法对噪声的敏感性;但由于PFCM没有考虑像元间的空间信息,对含有较大噪声的图像分割效果依然不理想。为此,提出一种新的基于空间信息的PFCM算法(SPFCM),克服了PFCM算法对含有较大噪声的图像分割效果不佳的缺点。通过对人工图像和IKONOS遥感图像进行分析,结果表明,SPFCM算法无论是在视觉上还是在分割正确率上都优于传统的FCM算法、PFCM算法及两种加入空间信息的FCM算法;对于含有高斯噪声和盐椒噪声的图像,平均分割正确率高达99.71%,是一种去噪效果较好的图像分割算法。
张一行王霞方世明李晓冬凌峰
关键词:空间信息模糊C均值聚类图像分割
共1页<1>
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