基于K-L变换的自组织竞争神经网络在海底底质分类中的应用

• 作者: 郭军 马金凤
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: K-L变换 自组织竞争神经网络 共生矩阵 海底底质分类
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: P237.4
• 字数: 1983字
• 语种: 中文

摘要

针对海底质地的特点,利用灰度纹理共生矩阵作为特征参数,K-L变换对海底底质图像进行降维,采用自组织竞争神经网络对图像进行自动分类,对各分类方法精度进行对比.以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得理想的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭军		19	74	5.0	7.0
2	马金凤		10	42	4.0	6.0