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概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究 被引量:17
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作者 李朝锋 杨茂龙 +1 位作者 许磊 杨蒙召 《国土资源遥感》 CSCD 2004年第4期11-13,18,i002,共5页
通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,... 通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,且分类时间相当,是一种有效的图像分类方法。 展开更多
关键词 概率神经网络 遥感图像分类 反向传播神经网络
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