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J-GLOBAL ID：200902064431318784   整理番号：90A0452115

EMアルゴリズムを用いたトレーニングデータの代表性の改善

Improvement of representativeness of training data by EM algorithm.

著者 (2件)： 飯倉善和 (岩手大 工) ,  安岡善文 (公害研)
資料名： 日本リモートセンシング学会誌  (Journal of the Remote Sensing Society of Japan)
巻： 9  号： 4  ページ： 341-349  発行年： 1989年12月 
JST資料番号： X0714A  ISSN： 0289-7911  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 有限混合モデルに対するEMアルゴリズムの手順と性質を紹介する...

シソーラス用語： 衛星利用画像 ,...
準シソーラス用語： トレーニングデータ

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分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (15件)：

• (1) 藤村,椿:リモートセンシングにおける多次元画像の分類,計測と制御,24,1013/1018(1985)
• (2) C.D. Kershaw: Discrimination problems for satellite images, Int. J. Remote Sensing, 8, 1377/1383 (1987)
• (3) 藤村,豊田,鈴木,愛甲:マルチスペクトル画像を用いる自動識別手法の比較,計測自動制御学会論文集,14,269/276(1978)
• (4) 椿,花泉,藤村:代表性のないトレーニングデータを用いた教師付き分類,第10回リモートセンシングシンポジウム資料,85/88(1977)
• (5) N.E.Day: Estimating the components of a mixture of normal distributions, Biometrika, 56, 463/474 (1969)

タイトルに関連する用語 (2件)： EMアルゴリズム ,  トレーニングデータ