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CNN在城市低效居住用地智能识别与协同更新中的应用
目录
CNN在城市低效居住用地智能识别与协同更新中的应用（1）．．．．．．．3
一、文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1城市低效居住用地的现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2CNN技术在智能识别与协同更新中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究意义与价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
研究范围与对象界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1研究区域划定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2研究对象．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3CNN技术的应用范围．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
二、CNN技术概述与应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
CNN技术基本原理及发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
1.1CNN技术的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.2CNN技术的工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
1.3CNN技术的发展历程与趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
CNN技术在智能识别领域的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.1图像识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2数据挖掘与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.3目标检测与跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
CNN技术在协同更新领域的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
3.1城市规划与更新策略制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.2跨区域协同更新机制构建与实施应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．38
三、城市低效居住用地的现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
CNN在城市低效居住用地智能识别与协同更新中的应用（2）．．．．．．42
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
（一）背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
（二）研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
（三）主要内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
二、相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
（一）城市低效居住用地识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
（二）卷积神经网络在城市规划中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
（三）协同更新策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
三、CNN在城市低效居住用地智能识别中的理论与方法．．．．．．．．．．．56
（一）CNN基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
（二）特征提取与分类器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
（三）模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
四、城市低效居住用地协同更新策略与实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
（一）协同更新的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
（二）基于CNN的协同更新方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
（三）实证分析与案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
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