- 相關(guān)推薦
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類方法研究
畢業(yè)論文
全部作者: | 張建平 王崇倡 |
第1作者單位: | 遼寧工程技術(shù)大學(xué) 測繪與地理科學(xué)學(xué)院 |
論文摘要: | 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遙感影像分類,可以在1定程度上消除傳統(tǒng)的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。然而,BP網(wǎng)絡(luò)自身也存在著限制與不足,主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢、不易收斂到全局最優(yōu)等缺點(diǎn)。本文通過對算法的改進(jìn),對1幅全色遙感圖像通過300次訓(xùn)練后,仿真輸出能真實(shí)的反映原始圖像的特征。其分類總精度為86.67%,Kappa系數(shù)為0.82,分類精度能夠滿足遙感圖像分類的需要。 |
關(guān)鍵詞: | BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò);算法改進(jìn)方法;分類;精度 遠(yuǎn)程下載 論文(免費(fèi)PDF論文全文) |
發(fā)表日期: | 2008年03月12日 |
同行評議: | BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于遙感影像的分類已經(jīng)有很多,本文利用“動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法”改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并用于1幅遙感影像的分類試驗(yàn)。認(rèn)為有以下問題:(1)摘要中“采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遙感影像分類,可以在1定程度上消除傳統(tǒng)的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性!蔽闹腥鄙傧鄳(yīng)的試驗(yàn)來證明這句話。(2)本文利用“動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法”改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行遙感影像的分類試驗(yàn),但缺乏改進(jìn)前和改進(jìn)后的對比試驗(yàn)。(3)本文只給出1幅遙感影像的分類試驗(yàn),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(cuò)誤,如“隨機(jī)噪聲去處等處理”! |
綜合評價(jià): | |
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(jià)是綜合專家對論文各要素的評議得出的數(shù)值,以1至5顆星顯示。 |
【基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類方法研究】相關(guān)文章:
基于BP網(wǎng)遙感影像分類研究與應(yīng)用02-25
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的遙感影像分類03-07
基于IHS變換的遙感影像融合方法研究11-22
基于BP算法紅外遙感圖像去條帶方法研究03-07
基于ETM+影像的遙感信息提取研究11-22
基于GIS和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超市選址方法研究11-22
基于改進(jìn)BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制03-21
高分辨率遙感影像圖的制作與研究03-07