Visual C++数字图像模式识别典型案例详解

AHP 算法 许多决策问题涉及因素很的多。例如，如果您是骗局-用户试读一份新工作，因素可能包括入职薪酬、 职业发展机会， 您的工作位置，你在工作时的类型会有工作的人工作 将会做的事情，和各种各样的附带福利。如果您正在考虑购买寿险的计算机的有不少重要的因素，以及考虑： mem 辽阔的价格，与其他计算机、 灵活性、 品牌名称、 软件可用性的兼容性 存在的任何用户组和计算机制造商和本地的支持 计算机存储区。在购买新的或使用的汽车，这种因素作为颜色、 样式、 制作和模型， 一年、 数英里 （如果它是一辆二手车）、 价格、 经销商或您所购买的人 从汽车、 担保和保险的成本可能要考虑的重要因素。 在多因素决策、 个人主观及直觉地考虑 在作出他们的选择的各种因素。艰难的决定，为一个定量的方法是 建议。所有的重要的因素然后可授予适当的重量和每个 替代方法，如一辆汽车、 一台计算机或新的就业前景，可以评估的角度 这些因素。这种方法称为多因素评价

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分类是遥感图像应用的一个重要方面，传统的影像分类方法已不能满足精度的需要，而基于线性映射的人工神经网络方法可以在一定程度上消除传统的影像分类所带来的模糊性和不确定性。文章介绍了神经网络原理，神经网络分类的思想及实现，神经网络在遥感图像分类中的应用等内容，通过实验对比突出神经网络分类法的优势，并对其未来发展趋势作出展望

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