简介：分类讨论思想是研究与解决数学问题的重要思想之一，在中学数学的应用十分广泛。本文主要是结合教学实践谈谈如何在初中数学课堂里图形形状和位置不确定时的分类讨论渗透分类思想。
简介：选取覆盖桂林城区的美国Landsat5卫星TM图像,利用支持向量机SVM提取土地利用信息,同时与最大似然法、决策树和人工神经网络的分类结果比较,研究提高喀斯特城市遥感分类精度的方法,并分析1989~2006年桂林城区土地利用的变化。结果表明,SVM可提高喀斯特城市土地利用信息遥感分类的精度,可有效地动态监测喀斯特城市土地利用的变化。SVM的地物分类精度和Kappa系数最高,总体分类精度为91.7%,超过90%,Kappa系数为0.827,明显高于人工神经网络、决策树和最大似然法的分类结果。1989~2
对图形形状和位置不确定的分类讨论
SVM法在喀斯特城市土地利用分类中的应用
