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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
李朝锋
杨茂龙
许磊
杨蒙召
机构
江南大学信息工程
学院
解放军国际关系学院航天侦察教研室
出处
《国土资源遥感》
CSCD
2004年第4期11-13,18,i002,共5页
文摘
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。
关键词
概率神经网络
遥感图像分类
反向传播神经网络
Keywords
Probabilistic neural network
Remote sensing image classification
Back-propagation neural network
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
李朝锋
杨茂龙
许磊
杨蒙召
《国土资源遥感》
CSCD
2004
17
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