基于混沌免疫优化RBF网络的遥感水深反演

• 作者: 周兴东 朱玉 赵卿
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 水深遥感 混沌免疫优化算法 径向基函数 反演模型 泛化能力
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-191
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.05.041

摘要

BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点.为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型.介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络应用于遥感水深反演.实验结果表明,该模型反演水深和实测水深之间的平均绝对误差为0.436 7 m,平均相对误差为8.91％,均方根误差为0.563 5 m,具有较好的非线性映射能力和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱玉	江苏师范大学测绘学院	3	9	2.0	3.0
2	赵卿	江苏师范大学测绘学院	7	20	3.0	4.0
3	周兴东	江苏师范大学测绘学院	9	124	4.0	9.0