椭球径向基模型及其遥感分类方法研究
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 骆剑承 ; 明冬萍 ; 沈占锋 ; 陈秋晓 ; 郑江 |
| 发表日期 | 2005 |
| 关键词 | 遥感分类 椭球径向基函数 EM算法 混合密度 |
| ISSN号 | 1004-9037 |
| 摘要 | 椭球径向基函数神经网络 ( EBF)是在径向基函数 ( RBF)映射理论基础上的改进。在保留 RBF三层网络结构基础上 ,EBF采用了 EM算法来估计特征空间的混合密度分布参数 ,用椭球体集合来分解混合密度分布 ,从而构造了神经网络的中间层基函数的状态。由于在遥感数据的特征空间中通常表现为混合密度分布 ,EBF模型能够充分利用 EM算法获得的最大似然参数估计得到更合理的特征空间的密度分解模型 ,从而使得 EBF模型能够在保留了 RBF非线性复杂映射能力的同时 ,获得更合理的分类结果。本文提出了基于 EBF的遥感分类方法 ,试验结果表明 EBF方法比 RBF方法训练速度更快、网络连接更简单、分类精度更高 |
| 出处 | 数据采集与处理
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| 期 | 1页:41133 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/15764]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_历年回溯文献 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 骆剑承,明冬萍,沈占锋,等. 椭球径向基模型及其遥感分类方法研究. 2005. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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