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模糊控制BP网络的遥感图象分类方法研究
被引量:
7
1
作者
李朝峰
王桂梁
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期311-314,共4页
针对遥感图象分类中经常采用的 BP算法存在训练时间长、不易收敛等缺点 ,提出了一种改进方法 ,即采用模糊规则有效控制 BP网络学习率的方法 .该方法使网络具有自适应能力 ,从而不易陷入局部最小 ,导致收敛速度大大加快 ,训练时间大大缩...
针对遥感图象分类中经常采用的 BP算法存在训练时间长、不易收敛等缺点 ,提出了一种改进方法 ,即采用模糊规则有效控制 BP网络学习率的方法 .该方法使网络具有自适应能力 ,从而不易陷入局部最小 ,导致收敛速度大大加快 ,训练时间大大缩短 .最后以徐州地区 TM图象土地利用分类为例 ,将模糊控制 BP网络模型同 BP算法及学习率自调整算法进行了比较 .结果表明新方法确实大大加快了网络收敛速度 ,一定程度上提高了图象分类精度 ,是一种有效的图象分类方法 .
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关键词
模糊控制
BP网络
图象分类
遥感图像
学习率自调整算法
BP
算法
下载PDF
职称材料
题名
模糊控制BP网络的遥感图象分类方法研究
被引量:
7
1
作者
李朝峰
王桂梁
机构
中国矿业大学资源学院
出处
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期311-314,共4页
文摘
针对遥感图象分类中经常采用的 BP算法存在训练时间长、不易收敛等缺点 ,提出了一种改进方法 ,即采用模糊规则有效控制 BP网络学习率的方法 .该方法使网络具有自适应能力 ,从而不易陷入局部最小 ,导致收敛速度大大加快 ,训练时间大大缩短 .最后以徐州地区 TM图象土地利用分类为例 ,将模糊控制 BP网络模型同 BP算法及学习率自调整算法进行了比较 .结果表明新方法确实大大加快了网络收敛速度 ,一定程度上提高了图象分类精度 ,是一种有效的图象分类方法 .
关键词
模糊控制
BP网络
图象分类
遥感图像
学习率自调整算法
BP
算法
Keywords
Algorithms
Classification (of information)
Convergence of numerical methods
Mathematical models
Neural networks
Remote sensing
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模糊控制BP网络的遥感图象分类方法研究
李朝峰
王桂梁
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
7
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