全部作者: | 張建平 王崇倡 |
第1作者單位: | 遼寧工程技術大學 測繪與地理科學學院 |
論文摘要: | 採用BP神經網絡進行遙感影像分類,可以在1定程度上消除傳統的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。然而,BP網絡自身也存在着限制與不足,主要表現在網絡訓練速度慢、不易收斂到全局最優等缺點。本文透過對算法的改進,對1幅全色遙感圖像透過300次訓練後,仿真輸出能真實的反映原始圖像的特徵。其分類總精度爲86.67%,Kappa係數爲0.82,分類精度能夠滿足遙感圖像分類的`需要。 |
關鍵詞: | BP神經元網絡;算法改進方法;分類;精度 遠程下載 論文(免費PDF論文全文) |
發表日期: | 2008年03月12日 |
同行評議: | BP神經網絡用於遙感影像的分類已經有很多,本文利用“動量-自適應學習速率調整算法”改進BP神經網絡,並用於1幅遙感影像的分類試驗。認爲有以下問題:(1)摘要中“採用BP 神經網絡進行遙感影像分類,可以在1定程度上消除傳統的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。”文中缺少相應的試驗來證明這句話。(2)本文利用“動量-自適應學習速率調整算法”改進BP神經網絡,進行遙感影像的分類試驗,但缺乏改進前和改進後的對比試驗。(3)本文只給出1幅遙感影像的分類試驗,不足以說明該方法的分類精度能夠滿足遙感圖像分類的需要。另外,該方法的效率如何也沒有說明。(4)文中有文字錯誤,如“隨機噪聲去處等處理”。 |
綜合評價: | |
修改稿: | |
注:同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見,綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數值,以1至5顆星顯示。 |
基於BP神經網絡的遙感影像分類方法研究
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