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1.
2.
在极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低重构网络(low-rank-reconstruction-net,LRR-Net),应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。  相似文献   
3.
本文归纳并提出了分块矩阵的一些应用,这些应用主要涉及到特征多项式矩阵的以及行列式等方面。  相似文献   
4.
章介绍了分块矩阵的初等变换的概念,分块矩阵初等变换与分块矩阵乘法之间的联系,以及分矩阵初等变换的应用。  相似文献   
5.
矩阵分块就是把一个大矩阵按照一定规则分成小矩阵,它是矩阵运算的一种常用技巧与方法.分块矩阵的理论在线性代数中求矩阵乘积、行列式的值、逆矩阵、矩阵的和矩阵的特征根的过程中起到重要作用.而常用的分块方法是按列分块,它在线性代数中有非常广泛的应用.本文讨论了分块矩阵的运算,提出了按列分块矩阵的一些应用.  相似文献   
6.
通过定义班级所有学生得分的最高分函数以及讨论最高分函数的相关性质,让学生充分理解"最高"的含义,然后将最高分的概念性质迁移到矩阵的的概念性质中去.通过知识迁移教学法,学生对矩阵的的概念理解更加透彻.  相似文献   
7.
该文阐述了分块乘法和初等变换相结合在矩阵计算中的广泛应用.  相似文献   
8.
本文讨论了n阶方阵A的伴随矩阵的性质.  相似文献   
9.
《考试周刊》2017,(4):49-50
矩阵的一直是线性代数教学的重点与难点,本文探讨了利用初等变换求矩阵的,同时详细分析了如何求矩阵的最高阶非零子式问题.  相似文献   
10.
满足A2=A的n阶方阵A称为幂等矩阵,它是矩阵环Mn(F)的一个幂等元;满足r(A)=r(A2)的n阶方阵A称为幂等矩阵。它们与空间的分解、不变子空间的研究有密切关系。利用线性空间的理论方法研究幂等矩阵与幂等矩阵的性质,分别得到与它们等价的一些充要条件。  相似文献   
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