多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 哈斯巴干,马建文,李启青,戴芹 |
| 刊名 | 武汉大学学报(信息科学版)
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| 出版日期 | 2004 |
| 期号 | 5页码:461-465+374 |
| 关键词 | 分类 小波融合 自组织特征映射 神经网络 主成分变换 |
| 中文摘要 | 介绍了基于聚类分析的自组织特征映射神经网络分类方法 ,神经网络的输出层结构选用了 3D结构 ,可以更好地保持多波段遥感数据中的内在拓扑结构 ;并选择天津大港地区的ASTER数据中的 9个波段作为试验数据 ,通过对验证点的统计 ,分类精度达到了 94 %以上 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/34472]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 哈斯巴干,马建文,李启青,戴芹. 多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2004(5):461-465+374. |
| APA | 哈斯巴干,马建文,李启青,戴芹.(2004).多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究.武汉大学学报(信息科学版)(5),461-465+374. |
| MLA | 哈斯巴干,马建文,李启青,戴芹."多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究".武汉大学学报(信息科学版) .5(2004):461-465+374. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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