登录什么
回答 你好亲，这个登录不上是因为这个APP的系统不稳定导致无法登录的，这个需要把其他的软件退出登录，然后网络稳定才能登录进去哦亲亲 希望我的回答能够对你有帮助，也希望亲亲生活开心，好运连连，，财源滚滚，，也点点赞哦亲亲珞 提问 啊？ 是不是苹果登不上啊 回答 就是重新把软件登录一次哦亲亲 这个是因为你的网络系统不稳定导致的哦亲亲 提问 好吧 不是苹果自己的问题吗 回答 不是哦亲亲，这个系统这样问题是正常的哦 提问 还是这样啊 回答 你确定你的账号和密码和一开始注册的号一样吗 更多11条
很高的层次。1、《遥感学报》综合2013年度审稿数量、质量以及审稿时效等多项指标，评出了《遥感学报》2013年度优秀审稿专家共26位。2、《遥感学报》由中国科学院遥感与数字地球研究所、中国地理学会环境遥感分会主办。作为中国遥感领域唯一一本国家级综合性学术期刊，《遥感学报》致力于报道遥感领域及其相关学科具有创新性的研究报告和阶段性研究简报以及学术价值较高的述评，刊登了大量国内最新科研成果和国家重点支持的研究项目的成果论文，对中国遥感科学技术的发展和人才培养发挥了巨大作用，是目前中国遥感和地理信息科学领域最有影响的学术期刊。
发测绘学报吧
你是文科还是理科的呢 我也想学地理学 但是不晓得以后能做什么 请赐教 374228520我的QQ
遥感学报是可以的啊，在知网上。。
遥感学报 当然是国家核心期刊！一直都 核心期刊。比较难发
2015年12月5日《遥感学报》收到EI Compendex评估办公室的正式通知，经过评估中心的严格评审，《遥感学报》自2016年起被EI Compendex数据库收录，成为迄今国内唯一一本被EI Compendex数据库收录的遥感类期刊，专业认可度很高！
国际：俄罗斯文摘杂志（AJ）波兰哥白尼索引（IC）日本科学技术文献数据库（JST）美国乌利希期刊指南(UPD)美国剑桥科学文摘（CSA）国内：中国科技论文统计与分析(年度研究报告)中国科学引文数据库(CSCD)中国学术期刊网络出版总库(CAJD)中国学术期刊文摘Chinese Science Abstracts(A辑)中国电子科学文摘中文核心期刊要目总览中国学术期刊(光盘版)“中国学术期刊综合评价数据库”
若已被录用并缴费大约一到两个月可以见刊。论文发表接收后多久能够见刊并没有一个准确的时间，在1个月或者1年内见刊都是有可能的,具体要根据作者自身的实际情况而定。根据期刊投稿的流程来说，确定论文被杂志社录用后，需要付清论文发表费用，邮寄用稿通知单原件，大概需要1个月到2个月时间不等，之后还要看杂志社把你的论文安排在哪一期。电子科技大学学报》（双月刊）创刊于1959年,是全国最早的电子类期刊之一，本学报是电子科技大学主办的由国家教育部主管的自然科学类期刊，是集创造性、学术性、科学性为一体的电子综合性刊物。主要刊登电子通信、电子测量、电视技术、生物电子学、雷达、电子对抗、遥感遥测、信息论、电磁场工程、天线、微波理论与技术、半导体物理与器件、电子材料与元件、电子机械、自动控制、电子物理与器件、激光与光纤技术、计算机科学与技术、管理科学、系统工程、数理化等基础科学理论和应用技术的学术论文；科研成果的学术性总结；新技术、新工艺的论述；国内外科技动态的综合评述；不同学术观点的争鸣等。荣获两次获国家新闻出版署、国家教委“全国高校自然科学学报优秀编辑质量”一等奖。
罗小波1 刘明培1，2（重庆邮电大学计算机学院中韩GIS研究所，重庆，400065；西南大学资源环境学院，重庆，400065）摘要：在网络结构给定的情况下，利用遗传算法的全局寻优能力得到一组权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值，来避免BP神经网络易陷入局部极小的缺陷，同时也可以提高网络的收敛速度。然后再利用BP神经网络的局部寻优能力，对权值和阈值进行进一步的精细调整。实验结果表明，把这种基于遗传算法的BP神经网络应用于遥感影像监督分类，具有较高的分类精度。关键词：BP神经网络；遗传算法；遥感影像分类1 引言随着遥感技术的快速发展，遥感技术已经广泛应用于各个领域。其中，遥感影像分类是其重要组成部分。近年来，随着人工神经网络理论的快速发展，神经网络技术日益成为遥感影像分类中的有效手段，特别是对高光谱等影像数据，更是具有许多独特的优势。一般我们把采用BP （Back-propogation）算法的多层感知器叫做BP 神经网络，它是目前研究得最完善、应用最广泛的神经网络之一。与经典的最大似然法相比，BP神经网络最大的优势就是不要求训练样本正态分布。但是，它具有结构难以确定、容易陷入局部极小、不易收敛等缺陷。在本文中，网络的结构由用户根据问题的复杂度确定。在进行网络训练之前，利用遗传算法的全局寻优能力确定网络的初始权值和阈值；然后利用BP学习算法的局部寻优能力对网络进行进一步的精细调整。最后利用训练后的网络进行遥感影像监督分类。结果表明，基于遗传算法的BP神经网络进行遥感影像监督分类，具有较高的分类精度。2 BP 神经网络1 网络结构BP神经网络的结构一般包括输入层、中间隐层、输出层。在模式识别中，输入层的神经元个数等于输入的特征个数，输出层的神经元个数等于需要分类的类别数。隐层可以为一层或多层，但一般的实际应用中一层隐层就可以满足要求。而各隐层的神经元个数需要根据实际问题的复杂度而定。以单隐层为例，其结构示意图如图1。为了实现一种通用的遥感影像分类手段，除了提供默认的网络结构外，还为使用者提供了根据实际问题的复杂度自行确定网络隐层数与各隐层神经元数的功能。这为一些高级用户提供了灵活性，但这种灵活性在一定程度上增加了使用的难度，有时也需要一个实验的过程，才能取得满意的效果。图1 BP 神经网络结构2 BP 学习算法算法的基本步骤如下：（1）将全部权值与节点的阈值预置为一个小的随机数。（2）加载输入与输出。在n个输入节点上加载一n维向量X，并指定每一输出节点的期望值。每次训练可以选取新的同类或者异类样本，直到权值对各类样本达到稳定。（3）计算实际输出y1，y2，…，yn。（4）修正权值。权值修正采用了最小均方（LMS）算法的思想，其过程是从输出节点开始，反向地向第一隐层传播由总误差诱发的权值修正。下一时刻的互连权值Wij （t＋1）由下式给出：土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集式中，j为本节点的输出；i则是隐层或者输入层节点的序号； 或者是节点i的输出，或者是外部输入；η 为学习率；α为动量率；δj为误差项，其取值有两种情况：A若j为输出节点，则：δj＝yj（1 －yj）（tj －yj）其中，tj为输出节点 j 的期望值，yj为该节点的实际输出值；B若j为内部隐含节点，则：土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集其中k为j节点所在层之上各层的全部节点。（5）在达到预定的误差精度或者循环次数后退出，否则，转（2）。3 基于遗传算法的网络学习算法遗传算法具有全局寻优、不易陷入局部极小的优点，但局部寻优的能力较差。而BP学习算法却具有局部寻优的优势。因此，如果将两种算法结合起来构成混合训练算法，则可以相互取长补短获得较好的分类效果。主要思路如下：（1）利用遗传算法确定最优个体A把全部权值、阈值作为基因进行实数编码，形成具有M个基因的遗传个体结构，其中M等于所有权值、阈值的个数。B设定种群规模N，随机初始化这N个具有M个基因的结构。C适应度的计算：分别用训练样本集对N组权值、阈值进行训练，得出各自网络期望输出与网络实际输出的总误差e，适应度f＝0－e。D进行遗传算子操作，包括选择算子、交叉算子和变异算子，形成新的群体：其中，选择算子采用了轮盘赌的方法，交叉算子采用了两点交叉。E反复进行C、D两步，直到满足停止条件为止。停止条件为：超出最大代数、最优个体精度达到了规定的精度。（2）把经过 GA 优化后的最优个体进行解码操作，形成 BP 神经网络的初始权值和阈值。（3）采用BP学习算法对网络进行训练，直到满足停止条件。停止条件为：①达到最大迭代次数；②总体误差小于规定的最小误差。网络训练结束后，把待分数据输入训练好的神经网络，进行分类，就可以得到分类结果影像图。3 应用实例实现环境为VC＋ ＋0，并基于Mapgis的二次开发平台，因为二次平台提供了一些遥感影像的基本处理函数，如底层的一些读取文件的基本操作。实验中使用的遥感影像大小为500×500，如图1所示。该影像是一美国城市1985年的遥感影像图。根据同地区的SPOT影像及相关资料，把该区地物类别分为8类，各类所对应的代码为：C1为水体、C2为草地、C3为绿化林、C4为裸地、C5为大型建筑物、C6为军事基地、C7为居民地、C8为其他生活设施（包括街道、道路、码头等）。其中，居民地、军事设施、其他生活设施的光谱特征比较接近。图1 TM 原始影像 （5，4，3 合成）在网络训练之前，经过目视解译，并结合一些相关资料，从原始图像上选取了3589个类别已知的样本组成原始样本集。要求原始样本具有典型性、代表性，并能反映实际地物的分布情况。把原始样本集进行预处理，共得到2979个纯净样本。这些预处理后的样本就组成训练样本集。网络训练时的波段选择为TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7 共6个波段。另外，由于所要分类的类别数为8，因此，网络结构为：输入层节点数为6，输出层节点数为8，隐层数为1，隐层的节点数为10，然后用训练样本集对网络进行训练。在训练网络的时候，其训练参数分别为：学习率为05，动量率为5，最小均方误差为1，迭代次数为1000。把训练好的网络对整幅遥感影像进行分类，其分类结果如下面图2所示。图2 分类结果为了测试网络的分类精度，在分类完成后，需要进行网络的测试。测试样本的选取仍然采用与选取训练样本集一样的方法在原始影像上进行选取，即结合其他资料，进行目视判读，在原始图像上随机选取类别已知的样本作为测试样本。利用精度评价模块，把测试样本集与已分类图像进行比较，得到分类误差矩阵以及各种分类精度评价标准，如表1 所示：表1 分类误差矩阵总体精度：91，Kappa系数：90。从表1 可以看出，采用测试样本集进行测试，大部分地物的分类精度都达到了 9以上，只有居民地和其他生活设施的精度没有达到，但也分别达到了89 和77，总的分类精度为91。Kappa系数在遥感影像分类精度评价中应用极为广泛，在本次测试中其值为90。从上面的分析可以看出，利用基于遗传算法的BP神经网络进行遥感影像分类，其分类精度较高，取得了令人满意的效果。4 结论与传统的基于统计理论的分类方法相比，BP神经网络分类不要求训练样本正态分布，并且具有复杂的非线性映射能力，更适合于日益激增的海量高光谱遥感数据的处理。但BP神经网络也有易陷于局部极小、不易收敛等缺陷。初始权值和阈值设置不当，是引起网络易陷于局部极小、不易收敛的重要原因。在实验中，利用遗传算法的全局寻优能力来确定BP网络的初始权值和阈值，使得所获取的初始权值和阈值是一组全局近似最优解。然后，利用BP学习算法的局部寻优能力对网络权值和阈值进行精细调整。这样，训练后的稳定网络，不但具有较强的非线性映射能力，而且总可以得到一组均方误差最小的全局最优解。实验表明，利用上述的基于遗传算法的BP神经网络进行遥感影像分类，只要所选取的训练样本具有代表性，能反映实际地物的分布情况，就能够得到较高的分类精度，具有较强的实际应用价值。参考文献HYang et al，A Back-propagation neural networkmfor mineralogical mapping fromAVIRIS data，IJRemote sensing，20 （1）：97～110Arduti Alessandro，et Speed up learning and network optimization with extended back Neural Networks，1993，6：365～383Patrick PMinimization methods for training feed forward neural Neural Networks，1994，7：1～12Goldberg D EGenetic algorithms in Search Optimization and Machine LMA：Addison-Wesley，1989Rudolph GConvergence analysis of canonical genetic IEEE Transactions on Neural Networks，1994，5 （1）；102～119Fang J，Xi YToward design based on evolutionary ArtificialIE，1997，11 （2）：155～161Park Y R，et Prediction sun spots using layered perception neural IEEE T Neural Netorks，1996，7 （2）：501～505杨行峻、郑君里人工神经网络与盲信号处理［M］北京：清华出版社，2003，23～40周成虎、骆剑成等遥感影像地学理解与分析［M］北京：科学出版社，2001，228～238王耀男卫星遥感图像的神经网络自动识别［J］湖南大学学报，1998，61～66江东，王建华人工神经网络在遥感中的应用与发展国土与资源遥感，1999，13～18
首先，登录中国期刊全文数据库、万方数据库或者 维普数据库（此为中国三大专业文献数据库）或国外Pubmed/Medline等国外专业数据库，然后搜索相关的文献，写出您的文章。其次，再去以上数据库中搜索相关专业期刊编辑部信息（国家级或是非国家级，核心或者非核心，统计源或者非统计源期刊等等），找到投稿联系方式，这样的方法避免网上很多钓鱼网站，确保您投稿的期刊是合法的。最后,祝好运。欢迎交流。静石医疗，竭诚为您服务。
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按中文核心期刊目录介绍，测绘学类的期刊排序如下：测绘学报 武汉大学学报信息科学版 测绘通报 测绘科学地球信息科学大地测量与地球动力学遥感学报 测绘学院学报 (改名为:测绘科学技术学报)
这个问题太笼统了，如果是泛指的，应该是被国际著名的检索系统如Web of Science、EI等收录的期刊吧。各类很多的