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基于BP神經網絡的遙感影像分類方法研究
畢業論文
| 全部作者： | 張建平 王崇倡 |
| 第1作者單位： | 遼寧工程技術大學 測繪與地理科學學院 |
| 論文摘要： | 采用BP神經網絡進行遙感影像分類，可以在1定程度上消除傳統的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。然而，BP網絡自身也存在著限制與不足，主要表現在網絡訓練速度慢、不易收斂到全局最優等缺點。本文通過對算法的改進，對1幅全色遙感圖像通過300次訓練后，仿真輸出能真實的反映原始圖像的特征。其分類總精度為86.67%，Kappa系數為0.82，分類精度能夠滿足遙感圖像分類的需要。 |
| 關鍵詞： | BP神經元網絡；算法改進方法；分類；精度 遠程下載 論文(免費PDF論文全文) |
| 發表日期： | 2008年03月12日 |
| 同行評議： | BP神經網絡用于遙感影像的分類已經有很多，本文利用“動量-自適應學習速率調整算法”改進BP神經網絡，并用于1幅遙感影像的分類試驗。認為有以下問題：(1)摘要中“采用BP 神經網絡進行遙感影像分類，可以在1定程度上消除傳統的遙感影像分類所帶來的模糊性和不確定性。”文中缺少相應的試驗來證明這句話。(2)本文利用“動量-自適應學習速率調整算法”改進BP神經網絡，進行遙感影像的分類試驗，但缺乏改進前和改進后的對比試驗。(3)本文只給出1幅遙感影像的分類試驗，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)文中有文字錯誤，如“隨機噪聲去處等處理”�！�
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| 綜合評價： | |
| 修改稿： | |
| 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數值，以1至5顆星顯示。 | |
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