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000
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01144nam0 2200229 450
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001
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CAL 012018057739
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@a20180901d2018 em y0chiy50 ea
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@achi
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@a智能信息融合与目标识别方法@Azhi neng xin xi rong he yu mu biao shi bie fang fa@f胡玉兰 ... [等] 著
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@a北京@c机械工业出版社@d2018.05
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@a195页@c图@d24cm
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@a有书目 (第193-195页)
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@a本书研究了信息融合目标识别技术, 首先分析了特征级融合目标识别的基本理论, 然后研究了多源图像的预处理、结合阈值分割的分水岭算法、结合聚类分割的分水岭算法、目标特征提取方法。对于特征融合方法, 研究了基于协方差矩阵多特征信息融合、基于主成分分析的特征融合方法、基于改进免疫遗传的特征融合方法、基于独立分量的特征融合、对典型相关分析特征融合方法的改进。后介绍了基于优化改进的反向传播神经网络目标识别、模糊支持向量机理论与编程、基于模糊支持向量机的识别系统。
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@a信息融合@Axin xi rong he@x图象识别
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@aG202@v5
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690
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@aTP391.41@v5
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@a胡玉兰@Ahu yu lan@4著
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@aCN@c20180901
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905
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@a河南城建学院图书馆@dG202@eH520@f2
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| 智能信息融合与目标识别方法/胡玉兰 ... [等] 著.-北京：机械工业出版社，2018.05 |
| 195页：图；24cm |
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| ISBN 978-7-111-59317-1：CNY59.00 |
| 本书研究了信息融合目标识别技术, 首先分析了特征级融合目标识别的基本理论, 然后研究了多源图像的预处理、结合阈值分割的分水岭算法、结合聚类分割的分水岭算法、目标特征提取方法。对于特征融合方法, 研究了基于协方差矩阵多特征信息融合、基于主成分分析的特征融合方法、基于改进免疫遗传的特征融合方法、基于独立分量的特征融合、对典型相关分析特征融合方法的改进。后介绍了基于优化改进的反向传播神经网络目标识别、模糊支持向量机理论与编程、基于模糊支持向量机的识别系统。 |
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正题名：智能信息融合与目标识别方法
索取号：G202/H520
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1375598
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213755989
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社科库409/409社科库 56排6列5层/
[索取号:G202/H520]
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在馆
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2
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1375599
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213755998
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社科库409/409社科库 56排6列5层/
[索取号:G202/H520]
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在馆
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