基于RBF神经网络的土壤分类设计

• 作者: 孙福振 李业刚 李艳
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 土壤分类 遥感图象 RBF
• 年，卷（期）: 2009,（13）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 6293-6294
• 页数: 2页
• 分类号: TP399
• 字数: 1824字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2009.13.188

摘要

为了提高土壤遥感图象分类精度,把径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络应用到遥感土壤分类系统,并基于MATLAB平台仿真模拟.仿真结果表明,经过训练的RBF神经网络可有效识别土壤特征,实现自动土壤分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙福振	山东理工大学计算机科学与技术学院	36	108	4.0	9.0
2	李艳	山东理工大学计算机科学与技术学院	20	124	6.0	11.0
3	李业刚	山东理工大学计算机科学与技术学院	29	186	7.0	13.0