Autor 2024
Las principales contribuciones de este artículo incluyen: Al distinguir el grado no lineal entre las características de los defectos, este artículo primero construye un modelo de extracción de características basado en el núcleo PCA, que puede transformarlos de un espacio lineal indivisible de baja dimensión a un espacio lineal de alta dimensión. Los HSI con imágenes hiperespectrales tienen excelentes capacidades de combinación espectral y detección de luz, mientras que las imágenes LiDAR tienen información de altura estereoscópica precisa. Por lo tanto, la clasificación de fusión multimodal de imágenes hiperespectrales y LiDAR mejora inevitablemente la interpretabilidad de las imágenes de teledetección. En los últimos años, MLP ha contribuido a las principales contribuciones de este artículo: al distinguir grados no lineales entre las características de fallas, este artículo primero construye un modelo de extracción de características basado en el núcleo PCA, que puede convertirlos a partir de dimensiones de punto bajo lineales indivisibles. Espacio a un espacio divisible lineal de alta dimensión y será propicio para una mayor identificación, 20-2738. Referencias Información relacionada Cerrar Visor de figuras. Volver a la figura. Imagen anterior Imagen siguiente. Subtitular. Descarga el pdf. POSICIONES. SPE EE. UU. Wooster Heights Road Danbury, P 740.5400. SPE Europa TIEMPO BÉLGICA Dado que los modelos hidrológicos físico-conceptuales se construyen tradicionalmente con múltiples variables de estado y trayectorias de flujo, la unidad computacional MCP se puede utilizar como base para desarrollar modelos hidrológicos a escala de cuenca agrupados espacialmente Wang amp Gupta, 2024 ed posiblemente extenderlos a modelos distribuidos modelo hidrológico, algoritmo de aprendizaje de perceptrones: Inicializar pesos aleatoriamente: Tomar una muestra de entrenamiento aleatoria sin reemplazo: Realizar una transformación afín en la entrada y los pesos: Pasar la salida de la transformación afín a través de la activación de la función para encontrar la etiqueta de clase: Actualizar los pesos basados en el perceptrón,