说明:包括面积、周长、矩形度、伸长度,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程,保证准确无误,是学习通信的好帮手,正确率可以达到98%,实现了对10个数字音的识别程序D-S证据理论数据融合。
说明:是机器学习的例程,保证准确无误,是学习通信的好帮手,添加噪声处理,针对EMD方法的不足,处理信号的时频分析,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。
说明:这些脚本计算的源/汇林从树冠浓度分布基于逆拉格朗日运输内测量分布(ILT)的概念。ILT占均匀分散在冠层(简单的理论并不适用于这里),将分散到附近的(=非扩散)和远(=扩散)领域的术语。其结果是一个离散矩阵D,涉及源汇分布的浓度梯度,根据:C = D X S技术注:本脚本源层数(SH)要小于集中的层...