-
公开(公告)号：CN112580483B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202011468816.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/77 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种基于粗糙模糊模型的遥感影像特征离散化方法，包括下列步骤：列出遥感影像中被选中样本在各个波段的像元值和所属类别，并建立基于像元值和所属类别的影像信息决策表；初始化各个类别的类中心以及样本例对类中心之间的隶属度；迭代更新各个类别的类中心以及样本例对类中心之间的隶属度，获得各类别的类中心的最终值以及隶属度最终值；建立粗糙模糊集，并计算粗糙模糊集的平均近似精度，对所述影像信息决策表进行离散化，基于平均近似精度以及遗传算法对离散化结果进行评估，选择最优的离散化方案。(56)对比文件Sushmita Mitra 等.Rough–FuzzyCollaborative Clustering.IEEETRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, ANDCYBERNETICS—PART B: CYBERNETICS.2003,第36卷(第4期),第795-805页.张婧 等.基于遗传算法和变精度粗糙集的离散化算法.华中师范大学学报(自然科学版).2018,52(03),第322-328页.
-
公开(公告)号：CN107909062B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201711311000.3
申请日：2017-12-11
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵的遥感影像特征离散化方法及系统，该方法包括步骤：建立基于像元值和所属类别的影像信息决策表；基于信息熵的区间分隔模型计算区间信息熵，基于信息熵进行区间分割；对所述影像信息决策表进行离散化，并分别计算离散化前、后影像信息表的不可分辨关系差异度；对离散化的结果进行评估，选择最优的离散化方案。本发明方法及系统可以降低离散化区间数目，避免区间信息的冗余性，缓解离散化数据失真问题。
-
公开(公告)号：CN112580483A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011468816.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于粗糙模糊模型的遥感影像特征离散化方法，包括下列步骤：列出遥感影像中被选中样本在各个波段的像元值和所属类别，并建立基于像元值和所属类别的影像信息决策表；初始化各个类别的类中心以及样本例对类中心之间的隶属度；迭代更新各个类别的类中心以及样本例对类中心之间的隶属度，获得各类别的类中心的最终值以及隶属度最终值；建立粗糙模糊集，并计算粗糙模糊集的平均近似精度，对所述影像信息决策表进行离散化，基于平均近似精度以及遗传算法对离散化结果进行评估，选择最优的离散化方案。
-
公开(公告)号：CN107909062A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711311000.3
申请日：2017-12-11
Applicant: 海南大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6284
Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵的遥感影像特征离散化方法及系统，该方法包括步骤：建立基于像元值和所属类别的影像信息决策表；基于信息熵的区间分隔模型计算区间信息熵，基于信息熵进行区间分割；对所述影像信息决策表进行离散化，并分别计算离散化前、后影像信息表的不可分辨关系差异度；对离散化的结果进行评估，选择最优的离散化方案。本发明方法及系统可以降低离散化区间数目，避免区间信息的冗余性，缓解离散化数据失真问题。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
