《表2 性能评价参数：基于高光谱图像分割的固态发酵中不同杆菌的识别方法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《基于高光谱图像分割的固态发酵中不同杆菌的识别方法》
采用标准正态变量变化法进行预处理前后，性能评价参数用表2进行描述。
| 图表编号 | XD0088849300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.09.20 |
| 作者 | 刘定操 |
| 绘制单位 | 河南经贸职业学院计算机工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
相关图表
- 《表1 基于深度学习的高光谱图像分类方法总结》2021.02.15
- 《表1 识别误差对比：基于高光谱成像技术的运动人脸姿态识别方法》2020.11.25
- 《表5 不同方法分类精度：基于三维残差网络和虚拟样本的高光谱图像分类方法研究》2020.06.15
- 《表2 基于不同分割方法的玉米籽粒粉质胚乳+胚部图像分割结果量化评价》2020.06.25
- 《表1 实验参数：基于Brovey算法的机械高光谱图像数据自动化融合技术》2020.07.25
- 《表2 参数设定：基于稀疏表示的高光谱图像解混算法研究》2020.07.25
- 《表1 抗噪性能：基于独立分量分析的高光谱遥感图像混合像元盲分解》2020.07.25
- 《表1 畸变校正方法评估：基于畸变校正的高光谱偏振图像配准方法》2020.07.25
- 《表2 评估结果/像素：基于畸变校正的高光谱偏振图像配准方法》2020.07.25
- 《表1 不同算法的高光谱图像分类性能指标》2020.03.01
- 《表6 最高识别正确率：对光照变化不敏感的微观高光谱图像木材树种识别算法研究》2020.02.01
- 《表2 图像相似度对比：对光照变化不敏感的微观高光谱图像木材树种识别算法研究》2020.02.01
- 《表1 实验参数设置：基于分层引导滤波与最近邻正则化子空间的高光谱图像分类》2020.04.01
- 《表3 样本的特征集合：基于高光谱和频谱特征的注水肉识别方法》2019.11.25
- 《表2 混淆矩阵：基于高光谱和频谱特征的注水肉识别方法》2019.11.25
- 《表1 解混性能比较：基于高阶非线性模型的多目标高光谱图像解混算法》2019.10.25
- 《表2 实验参数：基于高光谱图像和卷积神经网络的燃煤热值估计算法》2019.09.05
- 《表2 性能对比分析：DNA机器人在AFM图像中的分割和识别》2019.06.01
- 《表2 回归算法结果比较：基于多模型融合的高光谱图像质量评价》2019.01.25
- 《表1 不同方法的高光谱图像SR重构结果比较》2019.11.10