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地球表面一半以上被云覆盖,卫星遥感图像中的云检测主要是人工检测识别或者半自动化方法,依赖人工干预,效率不高,难以满足实时或准实时应用的需要。为了提高卫星遥感数据的可用性,基于深度置信网络(DBN)和最大类间方差法,提出一种自动云检测算法——DOHM。该算法采用自适应阈值代替人工标定阈值,实现云检测的全自动化,将云检测的正确率提高到95%以上;DOHM算法选取了维度为9的特征向量作为检测网络的输入,输入特征向量的多样性,有利于网络更全面有效地捕捉到云的特点。 相似文献
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基于冗余分析的特征选择算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对冗余特征判定难题,分析了特征和特征之间的相关性以及特征和目标值之间相关性的联系,给出了判定冗余特征的准则,在此基础上给出了近似冗余特征的定义,并提出了一种基于冗余分析的特征选择算法.算法分2步去除无关特征和冗余特征.实验结果表明,所提出的特征选择算法能有效降低特征维数,提高预测准确率. 相似文献
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