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      2. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類方法研究

        時(shí)間:2024-09-11 09:31:58 其他畢業(yè)論文 我要投稿
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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類方法研究

        畢業(yè)論文

        全部作者: 張建平 王崇倡
        第1作者單位: 遼寧工程技術(shù)大學(xué) 測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院
        論文摘要: 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遙感影像分類,可以在1定程度上消除傳統(tǒng)的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。然而,BP網(wǎng)絡(luò)自身也存在著限制與不足,主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢、不易收斂到全局最優(yōu)等缺點(diǎn)。本文通過對(duì)算法的改進(jìn),對(duì)1幅全色遙感圖像通過300次訓(xùn)練后,仿真輸出能真實(shí)的反映原始圖像的特征。其分類總精度為86.67%,Kappa系數(shù)為0.82,分類精度能夠滿足遙感圖像分類的需要。
        關(guān)鍵詞: BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò);算法改進(jìn)方法;分類;精度 遠(yuǎn)程下載 論文(免費(fèi)PDF論文全文)
        發(fā)表日期: 2008年03月12日
        同行評(píng)議:

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于遙感影像的分類已經(jīng)有很多,本文利用“動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法”改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并用于1幅遙感影像的分類試驗(yàn)。認(rèn)為有以下問題:(1)摘要中“采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遙感影像分類,可以在1定程度上消除傳統(tǒng)的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。”文中缺少相應(yīng)的試驗(yàn)來證明這句話。(2)本文利用“動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法”改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行遙感影像的分類試驗(yàn),但缺乏改進(jìn)前和改進(jìn)后的對(duì)比試驗(yàn)。(3)本文只給出1幅遙感影像的分類試驗(yàn),不足以說明該方法的分類精度能夠滿足遙感圖像分類的需要。另外,該方法的效率如何也沒有說明。 (4)文中有文字錯(cuò)誤,如“隨機(jī)噪聲去處等處理”。 

        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類方法研究

        綜合評(píng)價(jià):
        修改稿:
        注:同行評(píng)議是由特聘的同行專家給出的評(píng)審意見,綜合評(píng)價(jià)是綜合專家對(duì)論文各要素的評(píng)議得出的數(shù)值,以1至5顆星顯示。

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            基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類方法研究

            畢業(yè)論文

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            第1作者單位: 遼寧工程技術(shù)大學(xué) 測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院
            論文摘要: 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遙感影像分類,可以在1定程度上消除傳統(tǒng)的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。然而,BP網(wǎng)絡(luò)自身也存在著限制與不足,主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢、不易收斂到全局最優(yōu)等缺點(diǎn)。本文通過對(duì)算法的改進(jìn),對(duì)1幅全色遙感圖像通過300次訓(xùn)練后,仿真輸出能真實(shí)的反映原始圖像的特征。其分類總精度為86.67%,Kappa系數(shù)為0.82,分類精度能夠滿足遙感圖像分類的需要。
            關(guān)鍵詞: BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò);算法改進(jìn)方法;分類;精度 遠(yuǎn)程下載 論文(免費(fèi)PDF論文全文)
            發(fā)表日期: 2008年03月12日
            同行評(píng)議:

            BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于遙感影像的分類已經(jīng)有很多,本文利用“動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法”改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并用于1幅遙感影像的分類試驗(yàn)。認(rèn)為有以下問題:(1)摘要中“采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遙感影像分類,可以在1定程度上消除傳統(tǒng)的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。”文中缺少相應(yīng)的試驗(yàn)來證明這句話。(2)本文利用“動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法”改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行遙感影像的分類試驗(yàn),但缺乏改進(jìn)前和改進(jìn)后的對(duì)比試驗(yàn)。(3)本文只給出1幅遙感影像的分類試驗(yàn),不足以說明該方法的分類精度能夠滿足遙感圖像分類的需要。另外,該方法的效率如何也沒有說明。 (4)文中有文字錯(cuò)誤,如“隨機(jī)噪聲去處等處理”。 

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            注:同行評(píng)議是由特聘的同行專家給出的評(píng)審意見,綜合評(píng)價(jià)是綜合專家對(duì)論文各要素的評(píng)議得出的數(shù)值,以1至5顆星顯示。