典型文献
基于改进BP神经网络的遥感图像分类研究
文献摘要：
本文针对基于传统BP神经网络方法的遥感图像分类存在学习速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出基于遗传算法的改进BP神经网络结构,以提高遥感图像分类精度.本文基于遗传算法确定权值和神经元数目完成对BP神经网络的模型优化,最后通过宣城市遥感信息图像处理实例,对最大似然、传统神经网络以及改进BP神经网络三种方法的分类结果定量分析,结果表明改进的BP神经网络方法分类精度最高.该改进方案对遥感图像的信息提取提供了新的思路.
文献关键词：
BP神经网络;监督分类;最大似然;遗传算法;分类精度
中图分类号：
作者姓名：
贾思楠;柳昌涛;范祺
作者机构：
华北理工大学 矿业工程学院,河北 唐山063210;山东科技大学 能源与矿业工程学院,山东 青岛266510;华北理工大学机械工程学院,河北唐山063210
文献出处：
引用格式：
[1]贾思楠;柳昌涛;范祺-.基于改进BP神经网络的遥感图像分类研究)[J].测绘,2022(05):201-204
A类：
B类：
遥感图像分类,分类研究,神经网络方法,类存在,学习速度,速度慢,局部最优解,神经网络结构,分类精度,定权,权值,模型优化,宣城市,城市遥感,遥感信息,信息图,最大似然,三种方法,方法分类,改进方案,信息提取,监督分类
AB值：
0.364464
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