Sensor data simulations using Monte-Carlo and neural network methods

机译：使用蒙特卡洛和神经网络方法进行传感器数据模拟

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Parametric and non-parametric Monte-Carlo methods and a neural network method are used for data simulation. A Landsat-4 Thematic Mapper dataset and its ground truth are utilized for training and testing. The abilities and deficiencies of the three methods are compared. It is shown that the neural network method provides an attractive alternative for data simulation.

机译：参数和非参数蒙特卡罗方法以及神经网络方法用于数据仿真。 Landsat-4专题制图仪数据集及其基本事实用于培训和测试。比较了这三种方法的能力和不足。结果表明，神经网络方法为数据仿真提供了一种有吸引力的替代方法。

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来源
《Geoscience and Remote Sensing Symposium, 1996. IGARSS '96. 'Remote Sensing for a Sustainable Future.', International》|1996年|P.1864-1866|共3页
会议地点
作者
Kiang; R.K.;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
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