波段聚类和改进递归滤波的高光谱图像分类

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针对高光谱图像分类任务中的Hughes现象及噪声问题,提出了联合波段聚类和改进递归滤波的高光谱图像分类方法。首先,利用相对熵对高光谱图像的光谱波段进行K-means聚类,对聚类后的光谱波段进行高斯滤波,得到模糊化图像,将其作为递归滤波的引导图像;然后,对聚类后的光谱波段递归滤波处理,从而增强高光谱图像的轮廓特征;最后,利用支持向量机对递归滤波后的特征图像进行分类。在2个真实数据集上的实验结果表明,该方法降低了高光谱图像的维度,去除了噪声并阻止了信息跨越强边缘传播,与传统高光谱图像分类方法相比,提高了
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基于B2C电商的零售属性和在线市场平台属性,从制造商的角度构建了新旧产品四种供应链渠道运营模式,即新旧产品线上分销模式、线上混合销售模式Ⅰ(新产品代销、旧产品分销)、线上混合销售模式Ⅱ(新产品分销、旧产品代销)及线上代销模式,同时基于顾客新旧产品偏好的异质性,建立了新旧产品的需求模型,并在此基础上分析了四种销售渠道结构下供应链成员的最优定价,为制造商新旧产品的渠道选择提供决策依据.研究发现:当B2C电商平台收取的交易费比例较小时,不论消费者对旧产品的接受程度大小,制造商应选择线上代销模式来销售新旧产品,反
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