数学的奥妙
本书利用生动的例子为大家介绍数学的秘密,是一本揭示数学奥秘的通俗读本,一本成为数学大师的入门书籍,非常适合讨厌数学的人看
本文提出了融合全色多光谱 IKONOS 影像与低分辨率 LiDAR 数据的一种自动提取建筑物轮廓的新方法。首先根据 IKONOS 提供的归一化植被指数与激光点云的高程获取建筑物属性特征,如果在一簇激光点云内,所有的激光点都符合建筑物的特性,则这簇点云被认为是独立的建筑物对象。其次,联合数据驱动方法与模型驱动方法获取建筑物轮廓直线,将这些直线作为建模线索。最后,利用二叉空间划分(BSP树)方法,根据数据驱动和模型驱动获取的直线将建筑物区域递归分割为一系列凸多边形,然后合并标识为建筑物的凸多边形,最终得到该建筑物的完整的轮廓描述。与 Ord-nance Survey's MasterMap?相比评价系统性能,评价结果显示:建筑物描述性能可达到 0.11,建筑物检测率是90.1%,总体质量为 80.5%。
支持向量机Matlab工具箱1.0 使用平台 - Matlab6.5,该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法 (3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机 (4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法 (5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法