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      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類方法研究

      時間:2024-09-11 09:31:58 其他畢業(yè)論文 我要投稿
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      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 測繪與地理科學學院
      論文摘要: 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行遙感影像分類,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。本文通過對算法的改進,對1幅全色遙感圖像通過300次訓(xùn)練后,仿真輸出能真實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);算法改進方法;分類;精度 遠程下載 論文(免費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“動量-自適應(yīng)學習速率調(diào)整算法”改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并用于1幅遙感影像的分類試驗。認為有以下問題:(1)摘要中“采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行遙感影像分類,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。”文中缺少相應(yīng)的試驗來證明這句話。(2)本文利用“動量-自適應(yīng)學習速率調(diào)整算法”改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進行遙感影像的分類試驗,但缺乏改進前和改進后的對比試驗。(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”。 

      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類方法研究

      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(shù)值,以1至5顆星顯示。

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