改进的BP神经网络法及其在多源遥感信息融合目标识别中的应用
(0) 该文在研究人工神经网络理论的基础上，提出采用动量法和学习率自适应调整的策略，改进BP神经网络融合法的主要缺点。 用于对同一地区的LandsatTM3、4、5影像和航空SAR影像进行土地利用分类的结果表明：同标准的BP网络、传统的Bayes融合分类法相比， 改进的BP网络融全法不仅获得了较标准BP网络高的分类精度，可同Bayes融合媲美， 而且提高了学习率，增强了算法的可靠性，因而提高了影像分类速度，更适用于遥感影象分类。BPBPBayes
BP算法 遥感影像 神经网络 信息融合 目标识别
贾永红 王爱平
武汉测绘科技大学信息工程学院
国内会议
海口
中文
262～264
1999-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）