基于BP神经网络的多源遥感影像分类

在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的LandsatTM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比,改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准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,更适用于遥感影像分类。     

基于模糊C均值和BP神经网络的遥感影像自动分类算法

针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自动选取其中的纯净像元作为训练样本,并送入BP网络进行学习,用最终训练得到的BP神经网络分类器对TM遥感影像进行分类,实验结果表明该算法具有较高的分类精度,能够满足大尺度地物类别判定的需要。     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势.本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析.结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法.     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

基于BP神经网络的多源遥感影像分类

在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的Landsat TM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明：同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比,改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准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,更适用于遥感影像分类。     

基于IHS变换的遥感影像融合方法

为了解决遥感影像空间分辨率与光谱信息不能兼顾的问题,即全色影像具有较高的空间分辨率但缺乏光谱信息,多光谱影像光谱分辨率高,光谱信息丰富,但其空间分辨率低的问题,采用MATLAB实验工具,基于IHS原理对遥感影像数据进行融合处理,试验结果表明使用该融合方法显著提高了多光谱影像的空间分辨率,同时保留了丰富的光谱特征,提高影像的判读、识别、分类能力,融合后图像的信息量比原始图像有明显增加,而且图像的细节反差、纹理和清晰度得到较大的提高,融合图像质量明显改善.     

基于BP神经网络的遥感影像分类方法

为了消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性,采用BP神经网络进行遥感影像分类.利用MatLab软件构建BP网络遥感影像分类算法,通过对BP网络算法进行改进,采用动量-自适应学习速率调整算法克服了网络训练速度慢、不易收敛到全局最优等缺点.对一幅全色遥感图像通过300次训练后,输出能真实反映地类的影像图.其分类总精度为86.67%,Kappa系数为0.82,分类精度能够满足遥感图像分类的需要.     

BP网络与LVQ网络在遥感影像分类中的比较分析

遥感影像分类是遥感技术研究发展应用中的一个重要组成部分。基于Matlab平台应用BP、LVQ两种神经网络算法对TM多光谱影像进行了分类研究,最后应用混淆矩阵对这两种网络算法与最大似然法的影像分类结果做了精度评价与对比分析。实验结果表明,神经网络分类器作为一种非参数分类器,进行影像光谱特征分类时能获得较高的分类精度,引入对比度纹理特征后精度有更进一步的提高。两种神经网络算法中,LVQ网络算法的影像分类精度比BP网络要高。     

基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究

传统统计模式识别方法进行遥感影像分类时要求数据服从正态分布且难以加入地理辅助数据．通过分析BP网的分类原理与学习算法，采用了融合遥感影像光谱数据和GIS产生的地理辅助数据进行土地利用类型分类的方法．选择最能反映实验区土地利用信息的光谱数据，结合DEM数据和坡度数据，通过归一化处理后进行BP网的训练分类．将分类结果与采用最大似然法所得的结果综合比较，结果表明，该方法优于最大似然法．     

基于卷积神经网络的高光谱图像谱-空联合分类

随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行分类;并针对高光谱图像样本不均匀性,在网络输出不同类别加入不同的权重加以训练。通过对两个公开高光谱图像数据集的测试,相对于传统方法,能够得到更高的分类精度,表明卷积神经网络对高光谱图像具有更强的特征表达能力。     

基于人工神经网络遥感图像分类的应用研究

阐述了遥感图像分类处理中应用BP神经网络的方法,在ENVI平台下,对基于BP神经网络的分类方法进行了研究。结果表明：基于BP网络神经的遥感图像分类效果是相当突出的,是一种非常有效地处理遥感图像的方法。     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

基于混沌天牛群算法优化的神经网络分类模型

针对传统BP神经网络受初始权阈值影响大且易陷入局部极值,标准天牛须搜索算法局部搜索能力差、寻优精度低等问题,提出一种自适应步长因子的混沌天牛群算法用于优化BP神经网络分类模型。通过增加天牛种群,引入自适应步长更新策略优化天牛须搜索算法的局部搜索能力,使其跳出局部最优,提高算法的计算精度;利用Logisitic混沌映射产生新个体,替换性能较差的个体,增强全局搜索效果。为了改善BP神经网络对非均衡数据集中少数类的分类效果,采用SMOTE算法处理非均衡数据集。将改进的天牛须搜索算法用于优化BP神经网络中的初始权值和阈值,建立IBAS-BPNN（Improved Beetle Antennae Search and Back Propagation Neural Network）分类模型,提高BP神经网络分类模型的准确率。为验证分类模型的性能,将改进的BP神经网络分类模型与其他六种典型的分类算法进行比较,实验结果表明IBAS-BPNN分类模型的平均分类正确率高于其他算法。改进的混沌天牛群算法泛化能力强,鲁棒性好,具有一定的优越性。     

GA-SAPSO神经网络模型的构建

BP神经网络存在寻优参数多、收敛速度慢、易陷入局部极小的固有缺陷,为改进其网络性能,本文利用遗传-模拟退火粒子群算法(GA-SAPSO)对BP神经网络的初始权值及神经元阀值进行优化处理,并重新构建网络模型.实例仿真结果表明:所构建模型降低了BP网络结构的复杂性,避免了网络参数选取的盲目性,提高了网络的计算精度.     

人工神经网络在土地覆盖分类中的应用

文章使用A STER遥感数据和土地利用分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对土地覆盖进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析提出神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果。     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

A Four-color Matching Method Combining Neural Networks with Genetic Algorithm

A brief review of color-matching technology and its application of printing RGB images by CMY or CMYK ink-jet printers is presented, followed by an explanation to the conventional approaches that are commonly used in color-matching. Then, a four-color matching method combining neural network with genetic algorithm is proposed. The initial weights and thresholds of the BP neural network for RGB-to-CMY color conversion are optimized by the new genetic algorithm based on evolutionarily stable strategy. The fourth component K is generated by using GCR (Gray Component Replacement) concept. Simulation experiments show that it is well behaved in both accuracy and generalization performance.     

遗传算法优化BP神经网络的泊车位数量预测

为了提高停车场空余泊车位短时预测的精度,利用遗传算法优化BP(back propagation)神经网络的权值和阈值,建立了基于GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络的有效泊车位数量的预测模型,并对该预测模型进行训练,最终得到最优解。实验结果表明,该方法对泊车位数量预测具有更高的预测精度,且非线性拟合能力显著。     

基于BP网络的有教师分类算法及应用

介绍BP神经网络的结构及相关算法,并通过实验比较不同情况下对BP神经网络的收敛速度与分类精度的影响。实验表明,合适的参数设置能提高BP神经网络算法的分类精度。