全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
摘要：讨论基于BP神经网络的点状地图符号识别,在分析介绍BP网络模型及其学习葬法之后,根据BP模型本身所存在的一些不足之处,提出了相应的改进措施。改进后的BP网络学习速度明显提高,性能得到增强,因而可以更有效地识别.点状地图符号。另外,还对网络的输入模式加以讨论,给出了在BP网络学习训练过程中的一些体会,并提出了三种减小网络规模的具休方法。
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