| PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感矿化蚀变信息提取 | |
| 吴一全; 盛东慧; 周杨 | |
| 2018 | |
| 卷号 | 22期号:5页码:810-821 |
| 关键词 | 遥感 矿化蚀变信息提取 主成分分析(PCA) 支持向量机(SVM) 布谷鸟算法 波段比值法 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| URI标识 | http://www.corc.org.cn/handle/1471x/4652841 |
| 专题 | 成都理工大学 |
| 作者单位 | 1.[1]南京航空航天大学电子信息工程学院,南京211106 2.[2]中国地质科学院矿产资源研究所国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室,北京100037 3.[3]国土资源部地质信息技术重点实验室,北京100037 4.[4]成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室,成都610059 5.[5]兰州大学甘肃省西部矿产资源重点实验室,兰州730000 6.[6]东华理工大学江西省数字国土重点实验室,南昌330013 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴一全,盛东慧,周杨. PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感矿化蚀变信息提取[J],2018,22(5):810-821. |
| APA | 吴一全,盛东慧,&周杨.(2018).PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感矿化蚀变信息提取.,22(5),810-821. |
| MLA | 吴一全,et al."PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感矿化蚀变信息提取".22.5(2018):810-821. |
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