书目信息

书名: 遥感多分类器集成方法与应用 
作者: 杜培军
出版信息: 北京   科学出版社  2019.11
开本页数: 26cm  223页
丛书名: 地球观测与导航技术丛书
单 册:
中图分类: TP751 TP
科图分类:
主题词: 计算技术--yao gan tu xiang , 自动化技术
电子资源:
ISBN: 978-7-03-062736-0
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330    @a本书在介绍遥感影像分类、集成学习和多分类器系统基本知识的基础上, 对遥感多分类器集成的理论、方法和应用进行系统探讨。首先, 简要介绍遥感影像分类的基本概念、基本理论和常用分类器, 论述多分类器集成的重要性和研究进展。然后, 从集成学习、多分类器系统的基本理论和方法出发, 提出遥感多分类器集成的实现策略, 系统探讨样本层和特征层集成学习算法, 包括Boosting、Bagging、随机森林等在遥感影像分类中的应用, 并将新的集成学习方法旋转森林应用于遥感影像分类, 进行系统的改进和优化。同时, 研究异质多分类器集成在遥感影像分类中的应用, 重点对分类器选择、组合策略、动态分类器组成等进行探讨。最后, 对遥感多分类器集成的若干应用进行实例介绍和系统总结。
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    遥感多分类器集成方法与应用/杜培军 … [等]著.-北京:科学出版社,2019.11
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    “十三五”国家重点出版物出版规划项目 国家自然科学基金项目 (10871195、41171323) 江苏省自然科学基金项目 (BK2012018) 国家高技术研究发展计划 (“863计划”) 课题 (2007AA12Z162)
    
    ISBN 978-7-03-062736-0:CNY 128.00
    本书在介绍遥感影像分类、集成学习和多分类器系统基本知识的基础上, 对遥感多分类器集成的理论、方法和应用进行系统探讨。首先, 简要介绍遥感影像分类的基本概念、基本理论和常用分类器, 论述多分类器集成的重要性和研究进展。然后, 从集成学习、多分类器系统的基本理论和方法出发, 提出遥感多分类器集成的实现策略, 系统探讨样本层和特征层集成学习算法, 包括Boosting、Bagging、随机森林等在遥感影像分类中的应用, 并将新的集成学习方法旋转森林应用于遥感影像分类, 进行系统的改进和优化。同时, 研究异质多分类器集成在遥感影像分类中的应用, 重点对分类器选择、组合策略、动态分类器组成等进行探讨。最后, 对遥感多分类器集成的若干应用进行实例介绍和系统总结。
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正题名:遥感多分类器集成方法与应用     索取号:TP/96         预约/预借

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