简介:[篇名]AHamilton-JacobiSetupforConstrainedNeuralNetworkControl,[篇名]ANEURALNETWORKCONTROLBASEDOBSERVERFORROBOTMANIPULATORS,[篇名]Aneuro-controllerwithguaranteedstability,[篇名]AnewRBFneuralnetworkcontrolstrategybasedonnewobjectfunction,[篇名]ANovelNeuralNetworkControllerandItsEfficientDSPImplementationforVector-ControlledInductionMotorDrives,[篇名]Asinge-phaseactivepowerfilterwithneuralnetwork-basedcontroller,[篇名]AStudyonNeuralNetworkControlofExplosion-Proof2-LinkPneumaticManipulator,[篇名]Activepowerlineconditionerwithaneuralnetworkcontrolscheme。
简介:本文以平朔露天煤矿作为研究区域,利用不同空间分辨率的Landsat~8、Spot~5和WorldView-2多源遥感数据并基于eCognitionDeveloper软件进行多尺度分割,研究矿区不同地物类型的尺度特征,并利用影像的亮度均值标准差随分割尺度的变化曲线来确定各地物的最优分割尺度。结果表明:30m分辨率Landsat-8影像适宜在分割尺度为8时提取大尺度的矿区破坏土地、复垦土地和工业用地;10m空间分辨率的Spot-5影像在分割尺度值为85时整体效果最佳,能够提取建筑物、耕地、复垦植被等多数矿区典型地物类型;1.8m高分辨率WorldView-2影像在分割尺度为220时分割效果最佳,耕地和高、低植被覆盖区域能够快速提取,从而为提取不同属性矿区地物时选择适宜的影像分辨率与对象尺度提供参考依据,最终达到快速、精确提取地物信息的目的。