IGSNRR OpenIR
基于径向基函数rbf映射理论的遥感影像分类模型研究
周成虎1; 杨艳2; 骆剑承1
2000
ISSN1006-8961
Volume05AIssue:002Pages:94
Abstract与传统统计方法的分类器相比较,人工神经网络(ANN)方法应用于遥感影像分类,不需预先假设样本空间的参数化统计分布,具有复杂的映射能力。大多数ANN分类器采用误差反向传播(BP)学习算法的多层感知器模型(BPNN),其主要缺陷是学习速度缓慢、容易陷入局部极小而导致难以收敛等。基于径向基函数(RBF)映射理论的神经网络模型融合了参数化统计分布模型和非参经线性感知器映射模型的优点,在实现快速学习的同时,
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/126827
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.中国科学院地理科学与资源研究所
2.北京师范大学
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
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GB/T 7714
周成虎,杨艳,骆剑承. 基于径向基函数rbf映射理论的遥感影像分类模型研究[J],2000,05A(002):94.
APA 周成虎,杨艳,&骆剑承.(2000).基于径向基函数rbf映射理论的遥感影像分类模型研究.,05A(002),94.
MLA 周成虎,et al."基于径向基函数rbf映射理论的遥感影像分类模型研究".05A.002(2000):94.
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