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搜索关键字:加权叠加    ( 3个结果
卷积神经网络学习(一)
一、卷积的物理意义 卷积的重要的物理意义是:一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。 在输入信号的每个位置,叠加一个单位响应,就得到了输出信号。这正是单位响应是如此重要的原因。 二、卷积的另外解释 比如说你的老板命令你干活,你却到楼下打台球去了,后来被老板发现,他非常气愤, ...
分类:其他好文   时间:2018-06-26 00:51:23    阅读次数:212
ArcGIS教程:加权叠加
摘要 使用经常使用測量比例叠加多个栅格数据,并依据各栅格数据的重要性分配权重。 插图 插图中,两个输入栅格已又一次分类为 1 至 3 三种公共測量级别。为每一个栅格均分配了一个影响百分比。这些像元值与其影响百分比相乘,两者所得结果相加创建输出栅格。以左上角像元为例。这两个输入的值变为 (2 * 0. ...
分类:其他好文   时间:2016-04-06 14:57:57    阅读次数:441
ArcGIS教程:加权叠加
使用常用测量比例叠加多个栅格数据,并根据各栅格数据的重要性分配权重。...
分类:其他好文   时间:2015-07-08 19:06:16    阅读次数:175
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