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

• 作者: 李朝锋 杨茂龙 杨蒙召 许磊
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 遥感图像分类 反向传播神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 11-13,18
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 2586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-070X.2004.04.004

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李朝锋	江南大学信息工程学院	48	430	12.0	19.0
2	杨茂龙	解放军国际关系学院航天侦察教研室	3	40	2.0	3.0
3	许磊	江南大学信息工程学院	5	82	4.0	5.0
4	杨蒙召	江南大学信息工程学院	4	79	4.0	4.0