| 主成分分析与人工神经网络相结合反演一类水体叶绿素-a浓度 |
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| 引用本文： | 王迎强,严卫.主成分分析与人工神经网络相结合反演一类水体叶绿素-a浓度[J].海洋技术,2007,26(4):54-57. |
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| 作者姓名： | 王迎强 严卫 |
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| 作者单位： | 解放军理工大学气象学院,江苏,南京,211101 |
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| 摘 要： | 为了有效利用不同波段的光谱数据,改善反演一类水体叶绿素-a浓度的精度,文中提出了一种将主成分分析与BP神经网络相结合的反演方法。该方法利用主成分分析法对原输入空间进行重构,实现光谱数据压缩;利用BP神经网络实现压缩光谱数据与叶绿素-a浓度的自适应非线性映射。SeaBAM数据的实验研究表明,提出的方法与二次和三次经验算法相比,更具有普适性,且反演精度有所改善。
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| 关 键 词： | 叶绿素浓度 主成分分析 BP网络 |
| 文章编号： | 1003-2029（2007）04-0054-04 |
| 收稿时间： | 2007-05-18 |
| 修稿时间： | 2007年5月18日 |
Combining Principal Component Analysis and Artificial Neural Network to Retrieve Chlorophyll-a Concentrations In Case I Water |
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| WANG Ying-qiang,YAN Wei.Combining Principal Component Analysis and Artificial Neural Network to Retrieve Chlorophyll-a Concentrations In Case I Water[J].Ocean Technology,2007,26(4):54-57. |
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| Authors: | WANG Ying-qiang YAN Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | chlorophyll-a concentrations principal component analysis back-propagation network |
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