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耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析

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自然资源遥感 2021年第4期33卷 82-88页

作者：李轶鲲杨洋杨树文王子浩兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

在遥感图像变化检测领域中,后验概率空间变化向量分析(change vector analysis in posterior probability space,CVAPS)方法具有诸多优点而被广泛应用。CVAPS法使用支持向量机(support vector machine,SVM)估计后验概率向量,但对中低分... 详细信息

在遥感图像变化检测领域中,后验概率空间变化向量分析(change vector analysis in posterior probability space,CVAPS)方法具有诸多优点而被广泛应用。CVAPS法使用支持向量机(support vector machine,SVM)估计后验概率向量,但对中低分辨率遥感影像分类时SVM无法有效处理同物异谱、异物同谱及混合像元问题,从而无法保证最终检测结果的精度。由此,文章针对混合像元问题采用模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)进行建模,并耦合简单贝叶斯网络(simple Bayesian network,SBN)以解决混合像元问题及估计后验概率向量,实现了一种新的后验概率空间变化向量分析方法。实验结果表明,本文算法的总体精度和Kappa系数均优于基于SVM的CVAPS算法,算法性能受训练样本的数量影响较小,且参数设置简单,耗时少。文章提出的算法有助于提高遥感图像变化检测的精度和效率。

关键词：遥感图像变化检测后验概率空间变化向量分析模糊C均值聚类简单贝叶斯网络

基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的抗噪声遥感图像变化检测

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自然资源遥感 2023年第4期35卷 96-104页

作者：王子浩李轶鲲李小军杨树文兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

目前,大部分遥感变化检测算法无法有效处理受高斯、椒盐和混合噪声污染的图像。为了解决这一问题,文章将能够在噪声污染条件下有效分解混合像元的5种基于邻域空间信息的模糊C均值聚类(FCM_S1,FCM_S2,KFCM_S1,KFCM_S2和FLICM)算法分别与... 详细信息

目前,大部分遥感变化检测算法无法有效处理受高斯、椒盐和混合噪声污染的图像。为了解决这一问题,文章将能够在噪声污染条件下有效分解混合像元的5种基于邻域空间信息的模糊C均值聚类(FCM_S1,FCM_S2,KFCM_S1,KFCM_S2和FLICM)算法分别与简单贝叶斯网络(simple Bayesian network,SBN)相结合,在后验概率空间变化向量分析(change vector analysis in posterior probability space,CVAPS)框架下,实现了5种能够较好地抗高斯、椒盐和混合噪声的遥感变化检测方法。对比实验证明,该文所提出的变化检测算法对高斯、椒盐和混合噪声具有较好的鲁棒性。

关键词：变化检测模糊C均值聚类简单贝叶斯网络后验概率空间变化向量分析

基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的高分一号遥感影像变化检测

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测绘与空间地理信息 2023年第4期46卷 34-37,42页

作者：杨洋李轶鲲杨树文宋嘉鑫兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心甘肃兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室甘肃兰州730070

在目前经典的变化检测算法中,后验概率空间变化向量分析(CVAPS)方法广泛用于遥感影像的变化检测。然而,基于支持向量机(SVM)的CVAPS法无法有效处理高分一号影像中等分辨率遥感影像中的混合像元问题,且难以有效保证变化检测的精度。因此... 详细信息

在目前经典的变化检测算法中,后验概率空间变化向量分析(CVAPS)方法广泛用于遥感影像的变化检测。然而,基于支持向量机(SVM)的CVAPS法无法有效处理高分一号影像中等分辨率遥感影像中的混合像元问题,且难以有效保证变化检测的精度。因此,本文通过引入空间信息,使用空间模糊C均值聚类(Spatial Fuzzy C Means, SFCM)有效地实现高分一号影像混合像元的分解,并结合简单贝叶斯网络(SBN),提出一种新的后验概率空间变化向量分析法SFCM-SBN-CVAPS。实验结果表明,本文算法的总体精度和Kappa系数均高于基于普通模糊C均值聚类(Fuzzy C Means, FCM)的CVAPS算法,且耗时更短,本文所提出的算法有助于提高遥感影像变化检测的精度和效率。

关键词：遥感影像变化检测空间模糊C均值聚类模糊C均值聚类简单贝叶斯网络后验概率空间变化向量分析

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基于贝叶斯网络的信息检索模型

大众科技 2010年第2期12卷 36-37页

作者：吴树芳刘涛朱杰郑凯译河北软件职业技术学院河北保定071000 中央司法警官学院河北保定071000

信息检索过程中的每个阶段都包含了一定程度的不确定性,而贝叶斯网络已经成为人工智能领域处理不确定性问题的主要方法。因此,把贝叶斯网络应用于信息检索领域是很自然的事情,目前基于贝叶斯网络的基本信息检索模型主要有:推理网络模型... 详细信息

信息检索过程中的每个阶段都包含了一定程度的不确定性,而贝叶斯网络已经成为人工智能领域处理不确定性问题的主要方法。因此,把贝叶斯网络应用于信息检索领域是很自然的事情,目前基于贝叶斯网络的基本信息检索模型主要有:推理网络模型、信念网络模型和简单贝叶斯网络检索模型。

关键词：贝叶斯网络信息检索推理网络信念网络简单贝叶斯网络

基于后验概率空间变化向量分析的NSCT高分辨率遥感影像变化检测

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自然资源遥感 2024年第3期36卷 128-136页

作者：宋嘉鑫李轶鲲杨树文李小军兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)和变化向量分析法(change vector analysis,CVA)在高分辨率遥感影像变化检测中,会因不同地物的变化幅度有显著差异,而在单一阈值下无法保证较高的检测精度。为此,文章在... 详细信息

非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)和变化向量分析法(change vector analysis,CVA)在高分辨率遥感影像变化检测中,会因不同地物的变化幅度有显著差异,而在单一阈值下无法保证较高的检测精度。为此,文章在后验概率空间变化向量分析(change vector analysis in posterior probability space,CVAPS)的框架下,提出了一种基于模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)和简单贝叶斯网络(simple Bayesian network,SBN)的NSCT变化检测方法(FCM-SBN-CVAPS-NSCT)。该方法首先将FCM与SBN耦合,计算出后验概率变化强度图;之后,通过NSCT将后验概率变化强度图分解为不同尺度和方向的子图,通过保留高频子图中的细节并消除噪声,优化了重构后的后验概率变化强度图,实现了后验概率空间下的多尺度、多方向的变化检测,最终提高了变化检测的精度。实验结果表明,所提方法在3个研究区中得到的Kappa系数比FCM-SBN-CVAPS分别高出了0.1009,0.0566和0.0674,具有一定的优越性。

关键词：简单贝叶斯网络模糊C均值聚类后验概率空间变化向量分析非下采样轮廓波变换

面向异源影像的FCM-SBN-CVAPS多尺度变化检测方法

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测绘通报 2023年第12期 45-50页

作者：武锦沙杨树文李轶鲲赵志威郑耀付昱凯兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心甘肃兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室甘肃兰州730070

在遥感影像变化检测中,FCM-SBN-CVAPS方法可以有效处理混合像元问题,但由于异源影像之间存在较大差异,因此对于异源影像变化检测具有局限性。为了提高变化检测的精度,本文在模糊C均值聚类(FCM)、简单贝叶斯网络(SBN)和后验概率空间变化... 详细信息

在遥感影像变化检测中,FCM-SBN-CVAPS方法可以有效处理混合像元问题,但由于异源影像之间存在较大差异,因此对于异源影像变化检测具有局限性。为了提高变化检测的精度,本文在模糊C均值聚类(FCM)、简单贝叶斯网络(SBN)和后验概率空间变化向量分析(CVAPS)方法基础上,提出了一种面向异源影像的FCM-SBN-CVAPS多尺度变化检测方法。首先,通过图像增强改善图像质量;其次,为提高FCM-SBN后验概率向量计算的准确度,对同物异谱、异物同谱的区域进行有效判断,将子类地物样本进行组合构成复合类型地物样本,实现FCM-SBN-CVAPS大目标变化检测;然后,使用子类样本对漏检的区域进行重新检测,实现小目标变化检测,并叠加不同尺度变化信息,以获得最终的变化检测结果;最后,利用两组异源影像数据对提出的方法进行对比验证。结果表明,该方法可以降低错检率、漏检率,总体精度和Kappa系数均高于对比方法。

关键词：变化检测图像增强模糊C均值聚类简单贝叶斯网络异源影像

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个人化电子邮件自动过滤系统的设计

计算机应用 2002年第6期22卷 54-55页

作者：谭立球谷士文费耀平中南大学(铁道校区)信息技术研究中心湖南长沙410075

用户每天要花大量时间去整理邮件 ,删除不感兴趣的邮件。因而实现基于用户个性化的电子邮件自动过滤有重要的意义。该文设计了一个基于内容的电子邮件过滤系统 ,它采用了统计学习和规则学习相结合 ,并充分利用了类属领域知识 ,自适应地... 详细信息

用户每天要花大量时间去整理邮件 ,删除不感兴趣的邮件。因而实现基于用户个性化的电子邮件自动过滤有重要的意义。该文设计了一个基于内容的电子邮件过滤系统 ,它采用了统计学习和规则学习相结合 ,并充分利用了类属领域知识 ,自适应地学习用户的在邮件处理方面的个性偏好。

关键词：个人化电子邮件自动过滤系统设计简单贝叶斯网络规则学习邮件服务器