简介：这篇论文为遥远地察觉到的数据，结果的分类的模糊的度被作为由一个常规算法与那作比较减少聚类的fuzzyc工具描述一个改进算法：也就是说，分类精确性被增加。这被在单个班的水平合并协变性矩阵而非假定全球的完成。从一个爱丁堡郊外的陆地封面的一个模糊分类的实验结果为聚类的fuzzyc工具证实了新算法的改进性能，特别地当模糊也在假定参考书数据被提供时。

简介：这份报纸探讨发展并且有创新的通气空气的壳的一个遥远地控制的船平台严峻。轮船壳的下侧上的空气洞的申请是一答应为减少水动力学的工具拖和污染物质排出物和增加的海洋的交通效率。尽管有这个概念潜力，设计优化和新奇空气洞轮船的高效的操作仍然是一个挑战性的问题。赫尔建设和模型规模空气洞船的传感器乐器学在纸被描述。壳的模块化的结构允许容易的修正，和一个电的推进单位启用自己推动的操作。船经由一个收音机传播系统遥远地被控制。起始的测试的结果被报导，包括在几的戳，速度，和气流率装载条件。构造平台能被用于优化空气洞系统并且测试另外的创新的壳图案。这个系统能也被开发进一只高效的无人的船。

简介：在遥远地察觉到的形象的监督分类进程，样品的数量是象过去常评估图象分类的钥匙一样影响图象分类的精确性的重要因素之一。一般来说，样品根据优先的知识，经验和更高的分辨率图象被获得。与样品和一样的采样模型的一样的尺寸，训练样本数据的几个集合能被获得。在这，集合，集合反映它完善光谱特征并且保证仅仅在分类的精确性被估计了以后，分类的精确性能被知道。在分类前，为指导并且优化作为结果的分类过程测量并且估计样品的质量将因此是有意义的研究。基于不平的集合，然后，为样品质量的一个新测量索引被建议。实验数据在1999年8月8日是中国黄河三角洲的陆地卫星TM形象。实验比较Bhattacharrya距离矩阵和纯净索引Δ和ΔX在样品质量上基于5样品数据并且也的不平的集合理论分析它的效果。

简介：ThispaperpresentsaframeworkforroadnetworkchangedetectioninordertoupdatetheCanadianNationalTopographicDataBase(NTDB).ThemethodologyhasbeendevelopedonthebasisofroadextractionfromIRS-panimages(witha5.8mspatialresolution)byusingawaveletapproach.Thefeaturematchingandconflationtechniquesareusedtoroadchangedetectionandupdating.Elementaryexperimentshaveshowedthattheproposedframeworkcouldbeusedfordevelopinganoperationalroaddatabaseupdatingsystem.

简介：在这份报纸，塑造建筑群的遥远地操作的车辆(ROV)的数字建模并且模型测试被显示出。纸强调了在塑造建筑群的ROV上用计算液体抑制动态软件ANSYS-CFX的水动力学的系统的建模，不是的一个惯例通常适用。为在发展阶段期间测试的起始的设计和原型，用一个免费腐烂的实验的小规模的测试被用来验证从ANSYS-CFX获得的理论模型，模拟结果被显示与试验性的测试与一致。建议方法能决定抑制ROV的系数的水动力学。

简介：Amulti-bodycoupleddynamicmodelisdevelopedtosimulatethemotionofaTetheredRemotelyOperatedVehicle(TROV)system.AstrongnonlinearcouplingmotionbetweenumbilicaltetherandROVisdiscussed.ThemovementofROVisconsideredassix-degreesoffreedom.Thelumpedmassmodelisappliedandanaveragedtangentialvectortechniqueisincludedinthethree-dimensionaldynamicresponseequationsofthecable-segments.Themodelcansimulatethethree-dimensionaltransientcoupledmotionofthecomplexmulti-bodysystemintypicalshipmaneuveringconditionsandcanbeusedineitheratowingproblemoratetheredunderwatervehicleproblem.Simulationresultsareseentofitwellwiththeexperiment.