| 基于神经网络集成的遥感图像分类与建模研究 |
| |
| 引用本文： | 吕京国. 基于神经网络集成的遥感图像分类与建模研究[J]. 测绘通报, 2014, 0(3): 17-20 |
| |
| 作者姓名： | 吕京国 |
| |
| 作者单位： | 1. 北京建筑大学 测绘与城市空间信息学院；2. 现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室 |
| |
| 基金项目： | 国家863计划(2010AA012304);现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室开放课题项目(20111211N) |
| |
| 摘 要： | 对神经网络模型及其集成技术进行深入研究，并将神经网络的信息处理机制应用于影像信息的分类与建模。针对高分辨率遥感图像分类问题，介绍了神经网络应用于图像分类的算法。本文采用BP、RBF和Hopfield神经网络分别进行网络的构建与分类，基于Bagging和Boosting生成个体网络，应用投票方式决定分类结果，并与单个神经网络分类结果对比，计算分类器的分类精度。实验分析表明，该方法具有较强的泛化能力与较高的分类精度等优点，分析了不同集成方式的优缺点。
|
| 关 键 词： | 神经网络集成 图像分类 Bagging和Boosting算法 |
| 收稿时间： | 2012-12-03 |
The Research on Image Classification and Modeling Based on Neural Network Ensemble |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《测绘通报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《测绘通报》下载全文 |
