改进神经网络与遥感图像的识别

• 作者: 寇琳琳
• 来源期刊: 科技信息（科技教育版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 高阶神经网络 图像识别
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 财税科技
• 页码范围: 211-212
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 2376字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9960.2006.11.160

摘要

BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类,但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题.高阶神经网络从一定意义上克服了这些缺点,取得比较好的分类效果.本文提出了对高阶神经网络算法的改进,将高阶神经网络作进一步扩展,使其特征数的局限减少,并结合自适应方法,使分类细化,且速度不会影响太大.本文简单介绍了BP网络和高阶神经网络各自的特点;详细描述了改进后的算法,提出对原有的学习方法速度的提高办法;最后分析了应用此算法识别图像的优势和灵活性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	寇琳琳	东北财经大学经济信息系	16	53	4.0	7.0