本资源次要通过matlab对Paviau高光谱数据集进行分类，使用了pca、kpca、lda三种数据降维方法以及svm、knn、cnn三种数据分类算法。
2022/9/16 6:16:45
35.42MB
1
针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。
以美国印第安纳州地区的AVIＲIS数据为例，分析各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别，应用J－M距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。
最初采用支持向量机分类器进行分类。
实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。
以美国印第安纳州地区的AVIＲIS数据为例，分析各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别，应用J－M距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。
最初采用支持向量机分类器进行分类。
实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。
2019/5/1 5:13:11
253KB
1
本研究回顾了基于主成分分析PCA和判别分析LDA的降维方法及其扩展，包括经典主成分分析、概率主成分分析、核主成分分析，以及线性判别分析、局部保持降维、图形嵌入判别分析和半监督降维分析。
2022/9/4 7:32:06
1020KB
1
该文件用于提取混合物中的成分信息。
您需求的是光谱图像的数据集。
您可以获得的结果包括混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。
化学计量学中类似的算法更强大，称为多元曲线分辨率（MCR）。
外部约束也用于强制算法输出期望的结果。
随意进行任何更改。
您需求的是光谱图像的数据集。
您可以获得的结果包括混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。
化学计量学中类似的算法更强大，称为多元曲线分辨率（MCR）。
外部约束也用于强制算法输出期望的结果。
随意进行任何更改。
2020/8/7 10:39:12
2KB
1
对KSC和PU数据集进行1D光谱特征学习，2D空间特征学习和3D谱空结合特征学习，所用环境为tensorflow-GPU-1.5.0keras2.1.6资源包含KSC和PU两个高光谱数据集
2016/3/20 12:27:20
87.4MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB