全部作者: | 张建平 王崇倡 |
第1作者单位: | 辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院 |
论文摘要: | 采用BP神经网络进行遥感影像分类,可以在1定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。然而,BP网络自身也存在着限制与不足,主要表现在网络训练速度慢、不易收敛到全局最优等缺点。本文通过对算法的改进,对1幅全色遥感图像通过300次训练后,仿真输出能真实的反映原始图像的特征。其分类总精度为86.67%,Kappa系数为0.82,分类精度能够满足遥感图像分类的`需要。 |
关键词: | BP神经元网络;算法改进方法;分类;精度 远程下载 论文(免费PDF论文全文) |
发表日期: | 2008年03月12日 |
同行评议: | BP神经网络用于遥感影像的分类已经有很多,本文利用“动量-自适应学习速率调整算法”改进BP神经网络,并用于1幅遥感影像的分类试验。认为有以下问题:(1)摘要中“采用BP 神经网络进行遥感影像分类,可以在1定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。”文中缺少相应的试验来证明这句话。(2)本文利用“动量-自适应学习速率调整算法”改进BP神经网络,进行遥感影像的分类试验,但缺乏改进前和改进后的对比试验。(3)本文只给出1幅遥感影像的分类试验,不足以说明该方法的分类精度能够满足遥感图像分类的需要。另外,该方法的效率如何也没有说明。(4)文中有文字错误,如“随机噪声去处等处理”。 |
综合评价: | |
修改稿: | |
注:同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见,综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。 |
基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究
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