【摘 要】
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为了针对DEM数字高程模型(Digital Elevation Model)地形因子分析中存在的不确定性、多样性、地形分布复杂性等特点,提出一种基于相对信任度的贝叶斯算法用于DEM地形分类.提
【机 构】
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商丘工学院 河南 商丘 476000
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为了针对DEM数字高程模型(Digital Elevation Model)地形因子分析中存在的不确定性、多样性、地形分布复杂性等特点,提出一种基于相对信任度的贝叶斯算法用于DEM地形分类.提出了基于互信息相对可信度的特征选择方法,用基于互信息的相对可信度R作为衡量标准进行特征选择,以删除冗余属性;把R作为权值引入到贝叶斯分类算法中,从而得到改进后的贝叶斯算法.该方法通过对坡度、坡向、山脊线、山谷线地形因素特征提取和DEM分类算法的应用,为地形研究和考察评价提供了一种新的可靠的预测分类方法.
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