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71.
72.
以广东省第二次土壤普查成果资料为主要数据源,选取贝叶斯决策、BP神经网络、概率神经网络、聚类等分类方法分别对数据源进行分类;并且,笔者为了充分利用有监督学习分类准确率高和无监督学习无需标定的学习样本的优点,提出了基于监督--非监督的聚类算法,然后对上述五种方法的评价结果作了比较分析;实验表明文章提出的基于监督--非监督聚类方法只利用少量的有标定学习样本,即可得到较高的分类准确率,特别在少量样本时,该方法能得到比贝叶斯决策方法、BP神经网络和概率神经网络等监督学习方法更好的土地评价结果;在实际应用中,可以尝试结合监督和非监督学习的方法,实现分类正确率和获取大量有类标签的样本之间的折中。 相似文献
73.
74.
提出了一种按数据等概率分档的排序算法,此算法应用现代统计学的一些知识和技巧,结合传统的排序算法,对具有一般分布的数据进行排序,使排序的运算量为O(n),达到了排序运算量的下限,实验表明,在n较大时此算法效率要优于现有的同类排序算法。 相似文献
75.
76.
噪声对瞬时测频接收机性能的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
陈传军 《金陵科技学院学报》2004,20(3):12-15
瞬时测频接收机性能最基本的要求就是测频精度,而空问内的各种非接收信号的电磁辐射源和由于各种反射体引起与接收信号路程差的反射信号等噪声信号,对瞬时测频接收机的测频精度和频率的分辨力的性能有着不可忽视的影响,并且这种影响具有不确定性。本文着重分析了噪声对瞬时测频接收机测频误差、系统的灵敏度及接收机的虚警概率和探测概率所造成的影响。 相似文献
77.
概率神经网络的水稻种植面积遥感信息提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高水稻种植面积遥感信息提取精度,将根据水稻生长期所选择的多时相遥感影像经过大气校正和几何校正后,实施单波段统计、主成份变换和比值变换,选出最佳组合波段,通过分析概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的学习算法和基本结构,对最佳组合波段影像实现PNN模型分类,并将其分类结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型和最小距离法的分类结果进行比较.结果表明:PNN模型比最小距离法的分类精度高出近6个百分点;PNN模型比BP模型的分类精度高出近13个百分点;对于水稻种植面积提取精度,PNN模型比最小距离法的结果高出15个百分点.从本次试验可知,PNN模型是一种有效的遥感影像分类方法,在作物种植面积提取方面将具有独到的功效. 相似文献
78.
概率统计分“档”快速排序算法 总被引:1,自引:0,他引:1
黄思先 《福建农林大学学报(自然科学版)》2003,32(3):370-374
提出了给定待排数据概率分布函数情况下的概率统计分"档"快速排序算法.理论分析表明该算法时间复杂度仅为O(n).以指数分布情况为例,用Delphi编程进行排序实验,结果表明该算法时间复杂度为O(n). 相似文献
79.
80.
用概率神经网络的方法,以广东省土地资源为对象进行了土地资源评价的研究,并与BP网络的评价结果作了比较,结果表明,用概率神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加准确,更加切合实际情况,一定程度上避免了人为因素的干扰,提高了土地资源评价的准确性. 相似文献