IGSNRR OpenIR
基于稳健统计理论的遥感影像特征估计模型初步研究
杨艳1; 骆剑承2
2000
Source Publication遥感技术与应用
ISSN1004-0323
Volume015Issue:001Pages:45
Abstract高斯混合密度降解模型(GMDD)是一种基于稳健统计理论的层次聚类方法。GMDD的分布模型是假设特征空间是由一组混合的高斯(Gaussian)分布组成的,然后通过一定优化算法来获得特征空间中与预先假设最符的特征分布,并逐步分离出特征空间,直到特征空间人武部降解为一组特征模式的混合密度分布集。GMDD与传统的统计聚类相比较,主要优点有:特征类别不受限定、抗干扰力强、参数估计与初始无关、考虑密度分布的可
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/118490
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.北京师范大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
杨艳,骆剑承. 基于稳健统计理论的遥感影像特征估计模型初步研究[J]. 遥感技术与应用,2000,015(001):45.
APA 杨艳,&骆剑承.(2000).基于稳健统计理论的遥感影像特征估计模型初步研究.遥感技术与应用,015(001),45.
MLA 杨艳,et al."基于稳健统计理论的遥感影像特征估计模型初步研究".遥感技术与应用 015.001(2000):45.
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[杨艳]'s Articles
[骆剑承]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[杨艳]'s Articles
[骆剑承]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[杨艳]'s Articles
[骆剑承]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.