[数值算法/人工智能] c

说明：多维信息在改善沿海地区图像分类精度中的应用方法-Multi-dimensional information to improve the image classification accuracy in coastal areas of application method
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[数值算法/人工智能] d

说明：分层神经网络分类算法 关于图像分类的算法原理-Hierarchical Neural Network Classification Algorithm
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[数值算法/人工智能] e

说明：基于K-MEANS与SVM结合的遥感图像全自动分类方法-K-MEANS-based SVM combined with the automatic classification of remote sensing images
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[数值算法/人工智能] f

说明：基于KOHONEN神经网络聚类方法在遥感分类中的比较-Based on KOHONEN neural network clustering method in a comparison of remote sensing classification
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[数值算法/人工智能] g

说明：基于L-M算法的BP神经网络分类器 对图像分类有较好的效果-LM algorithm based on BP neural network classifier for image classification has a good effect
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[数值算法/人工智能] h

说明：基于多类支持向量机的遥感图像分类及其半监督式改进策略-Based on multi-class support vector machines for remote sensing image classification and Semi-supervised Improvement Strategy
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[数值算法/人工智能] i

说明：基于概率扩散的多光谱遥感图像分类模型 效果绝对由于传统分类方法-Based on the probability of the spread of multi-spectral remote sensing image classification model of the absolute effect of traditional classification method
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[数值算法/人工智能] j

说明：基于近似域划分的可变离散精度粗逻辑网络及其遥感图像分类应用-Based on approximate discrete domain into the variable precision rough logic networks and their application of remote sensing image classification
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[数值算法/人工智能] k

说明：人工神经网络及其在盐田水体遥感图像分类中的研究-Artificial Neural Network and Its Application in salt water in the study of remote sensing image classification
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[数学计算/工程计算] 1111

说明：量子进化算法和免疫算法都是解决优化问题的强有力算法。在分析了量子进化算法搜索的特点和免疫算法的机理基础上，对它们进行比较，阐明了二者的不同特点-Quantum-inspired evolutionary algorithms and immune algorithms are a powerful algorithm to solve optimization problems. After analyzing the characteristics of the quantum evoluti
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[数学计算/工程计算] 12345

说明：分析量子进化算法和免疫算子的特点,提出一种分级变异的量子进化算法,用于求解多目标优化问题-Analysis of quantum-inspired evolutionary algorithms and immune operator characteristics, presents a hierarchical variation of the quantum-inspired evolutionary algorithm for solving multi-objective optimi
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[人工智能/神经网络/遗传算法] ga-rbf

说明：一种递归算法优化RBF网络的文献,可以借鉴-A HierarchicalGeneticAlgorithm based RBF Neural Network Approach for Modelling of
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