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可能聚类算法(PCA)和可能C-均值聚类算法(PCM)对初始值非常敏感,容易产生一致性聚类。改进型可能C-均值聚类算法(IPCM)能解决PCM的问题,然而IPCM的执行更依赖于参数。IPCM必须计算参数两次,因此聚类时间长。为了克服PCA和IPCM的缺点,进而应用于复杂的遥感图像分割,将PCA和IPCM相结合,提出了一种基于参数优化的改进型可能聚类算法(IPCAOP)。实验表明,IPCAOP在处理遥感图像分割方面明显优于模糊C-均值聚类(FCM)和IPCM。  相似文献   
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林地资源是森林资源的重要组成部分,极大地影响着工农业经济的发展,然而长期以来林地资源有效管理的缺失,导致了林地资源大量流失和严重的生态问题,因此研究利用信息技术建立林地资源管理系统,对于加强林地资源管理,掌握林地的消长变化以及制定和调整林业的方针政策具有重要的意义。  相似文献   
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林地资源是森林资源的重要组成部分,极大地影响着工农业经济的发展,然而长期以来林地资源有效管理的缺失,导致了林地资源大量流失和严重的生态问题,因此研究利用信息技术建立林地资源管理系统,对于加强林地资源管理,掌握林地的消长变化以及制定和调整林业的方针政策具有重要的意义。  相似文献   
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可能聚类算法(PCA)和可能C-均值聚类算法(PCM)对初始值非常敏感,容易产生一致性聚类。改进型可能C-均值聚类算法(IPCM)能解决PCM的问题,然而IPCM的执行更依赖于参数。IPCM必须计算参数两次,因此聚类时间长。为了克服PCA和IPCM的缺点,进而应用于复杂的遥感图像分割,将PCA和IPCM相结合,提出了一种基于参数优化的改进型可能聚类算法(IPCAOP)。实验表明,IPCAOP在处理遥感图像分割方面明显优于模糊C-均值聚类(FCM)和IPCM。  相似文献   
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