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机译:一种新的无监督征费飞行粒子群优化(ULPSO)方法用于多光谱遥感图像分类
Chinese Acad Sci, Northeast Inst Geog & Agroecol, Changchun 130012, Jilin, Peoples R China;
Chinese Acad Sci, Northeast Inst Geog & Agroecol, Changchun 130012, Jilin, Peoples R China;
Univ Lancaster, Lancaster Environm Ctr, Lancaster, England;
Chinese Acad Sci, Northeast Inst Geog & Agroecol, Changchun 130012, Jilin, Peoples R China|Univ Chinese Acad Sci, Beijing, Peoples R China|Jilin Acad Social Sci, Urban Dev Inst, Changchun, Jilin, Peoples R China;
Griffith Univ, Griffith Sch Environm, Gold Coast, Australia;
机译:利用多维粒子群算法对多光谱Landsat影像进行无监督分类
机译:基于并行粒子群算法的多时相多光谱卫星图像无监督变化检测
机译:使用Levy Flight Salp Swarm优化器的组织病理学图像分类的特征选择
机译:使用高斯混合模型和粒子群算法对遥感影像进行无监督分类
机译:通过纳入飞行机制来改进粒子群优化路径规划。
机译:使用混合粒子群优化MantegnaLévy飞行和邻域搜索训练前馈神经网络进行数据分类
机译:一种新的无监督征费飞行粒子群优化(ULPSO)方法用于多光谱遥感图像分类