基于人工神经网络--多层感知器(MLP)的遥感影像分类模型 |
| |
引用本文: | 韩玲. 基于人工神经网络--多层感知器(MLP)的遥感影像分类模型[J]. 测绘通报, 2004, 0(9): 29-30,42 |
| |
作者姓名: | 韩玲 |
| |
作者单位: | 西北大学,地质学系,陕西,西安,710054;长安大学,地质工程与测绘工程学院,陕西,西安,710054 |
| |
基金项目: | 国家重点基础研究发展计划(973计划) |
| |
摘 要: | 新一代遥感信息分类方法的应用,主要是将近年来发展起来的人工神经网络、模糊理论、人工智能等技术用于遥感信息分类,从算法上改进分类的精度.论述人工神经网络中的多层感知器(MLP)的基本思想,结合实例,用多层感知器(MLP)方法对单源及多源融合遥感影像进行了分类,并与各种分类方法的结果进行比较.
|
关 键 词: | 多层感知器(MLP) 遥感影像 融合影像 |
文章编号: | 0494-0911(2004)09-0029-02 |
The Classification Model of RS Images Based on Artificial Neural Network--MLP |
| |
Abstract: | |
| |
Keywords: | |
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录! |
|