Основні міри подібності та нові підходи до їх застосування при класифікуванні гіперспектральних космічних зображень
У даній статті описується новий підхід класифікування гіперспектральних космічних зображень, який використовує поняття моделі векторного простору та векторних функцій подібності, таких як міра Серенсена-Дайса, косинусна міра подібності, м’яка косинусна міра подібності, міра Жаккара, міра перекриття...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2019
|
| Назва видання: | Математичні машини і системи |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/151938 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Основні міри подібності та нові підходи до їх застосування при класифікуванні гіперспектральних космічних зображень / С.І. Альперт // Математичні машини і системи. — 2019. — № 1. — С. 143–151. — Бібліогр.: 22 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | У даній статті описується новий підхід класифікування гіперспектральних космічних зображень, який використовує поняття моделі векторного простору та векторних функцій подібності, таких як міра Серенсена-Дайса, косинусна міра подібності, м’яка косинусна міра подібності, міра Жаккара, міра перекриття та асиметрична міра. |
|---|