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BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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《资源科学》2016,(8)
BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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基于CBERS-1图像的干旱半干旱区土地利用分类 总被引：5，自引：0，他引：5
以中巴资源卫星CBERS 1图像数据为信息源,分别采用最大似然法、BP神经网络和Fuzzy ARTMAP神经网络 3种分类器,以位于干旱区的中国新疆石河子地区为例,进行了土地利用计算机自动分类。结果认为,3种方法中以Fuzzy ARTMAP神经网络法分类精度最高,分别比最大似然法和BP神经网络法提高了 1 0.69%和 6.84%。同时也证实了CBERS 1图像在土地利用调查中的实用性 相似文献
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人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算,实现表情的分类.研究了基于面部运动特征的表情识别方法,提出基于神经网络的表情识别方法.该方法提出一种基于多层BP神经网络进行表情分类的方法,其特征提取利用脸部运动编码系(FACS)进行;训练BP网络作为依据运动特征进行表情分类的判别方法.实验表明分别时上下半边脸的运动单元(AU)进行训练和测试,取得了较好的识别效果. 相似文献
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多种分类器在华北地区土地覆盖遥感分类中的性能评价 总被引：5，自引：0，他引：5
本文应用MODIS 250米分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法MLC、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络、Fuzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验。结果表明：（1）Parzen窗法分类性能最优，CART和BP其次，Fuzzy ARTMAP表现较差；（2）CART决策树具有较好鲁棒性，但缺点是样本代价较大，BP神经网络分类器能达到较高精度，但缺点是需较高质量的样本和网络结构参数难以确定造成其稳健性较差，Fuzzy ARTMAP则未能表现出理想结果；（3）训练样本数量差异造成：MLC的分类精度差异值低于5％；Parzen窗法和Fuzzy ARTMAP差异在5％－10％之间；CART和BP差异在10％以上。 相似文献
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《科技通报》2017,(4)
为了提高BP神经网络算法的分类准确率和运行时间效率,利用PSO算法和并行化设计的思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的PSO优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决了BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用SUN Database场景图像库构造了5个不同规模的数据集,通过与传统的串行PSO-BP神经网络算法实验对比,并行化的PSO-BP神经网络算法分类准确率达92%左右,系统效率在0.85左右,在处理大规模数据集时具有明显的优越性。 相似文献
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针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。 相似文献
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为了提高区域对流层延迟模型的精度,利用BP神经算法构建两参数区域对流层延迟新模型。基于河南省部分CORS基准站的数据,将穿刺面作为研究面,基于BP神经网络模型、平面拟合模型、二次曲面拟合模型分别建立两参数区域对流层延迟模型,并设计了3种不同的建模方案,以验证模型的精度。实验结果表明,BP神经网络模型的对流层延迟精度达到mm级,明显优于其他2种模型,BP神经网络模型和平面拟合模型不仅适用于区域内,同样适用于区域外,证实了新模型的有效性。 相似文献
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目的:探讨BP神经网络算法在新疆高发病哈萨克族食管癌X射线图像纹理特征和形状特征分型中的应用。方法:选取哈萨克族正常食管图像、溃疡型食管癌图像和髓质型食管癌图像各100张,利用灰度共生矩阵算法和形状不变距算法分别提取图像的纹理和形状特征。然后,使用BP神经网络算法构造一个分类器,对正常食管和两种中晚期食管癌图像进行分类研究。结果:共提取了14维哈萨克族食管癌X射线图像纹理和形状特征向量,应用BP神经网络算法进行哈萨克族食管癌X射线图像分类实验,基于灰度共生矩阵算法的纹理特征分类准确率为85.333%,基于Hu不变距算法的形状特征分类准确率为65.333%,而纹理和形状综合特征的分类准确率达到了97.667%。结论:本研究提取基于灰度共生矩阵算法和Hu不变距算法的食管癌图像纹理和形状特征,通过构造BP神经网络分类器对食管癌医学图像进行分型研究。结果表明BP神经网络对综合特征的分类准确率较高,为临床医生诊断食管癌提供了参考,也为后期研发食管癌医学图像计算机辅助诊断系统奠定了基础。 相似文献
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随着GNSS-R技术在海洋遥感领域的发展,已经积累了海量的GNSS-R数据。针对基于时延-多普勒相关功率图(DDM)实测波形与经验模型反演风速复杂性高、计算量大和精度低的问题,采用两种神经网络方法,基于NASA CYGNSS的DDM数据,分析了DDM与海洋表面风速的关系,首先引入卷积神经网络建立风速等级分类模型对海洋表面风速进行分类反演,但效果不理想。为获取精度更高的反演风速,对DDM进行特征提取,改用BP神经网络完成了风速反演。反演风速与实际风速的皮尔逊相关系数为0.958、均方根误差为1.86 m/s、平均相对误差为2.66%,证明了基于DDM使用神经网络反演风速的可行性和有效性。 相似文献
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在神经网络的训练过程当中,引入量子遗传算法,结合BP梯度下降反传训练方法构造神经网络的量子优化算法.利用量子运算的高效并行性,对神经网络实行量子编码,用量子门旋转来代替网络进化时交叉、变异等更新操作,使得网络训练收敛精度高、收敛速度快、同时避免陷入局部最优的缺点.最后提出了一种基于量子神经网络的预测方法,仿真结果表明,基于量子遗传算法的神经网络,训练次数,误差精度以及预测能力都明显优于BP神经网络. 相似文献
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对基于BP神经网络的ABC分类方法进行分析,并将其应用于油田备件的分类管理,实践证明它能有效地找出备件管理中的关键备件,提高备件分类的有效性和备件管理的针对性。 相似文献
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BP神经网络在故障诊断时,对故障的学习训练盲目性大,导致速度慢,结果可靠性差。但是遗传算法可以优化挑选故障向量具有针对性,弥补BP神经网络诊断的不足。所以基于遗传算法的BP神经网络可以使各代种群在进化过程中容易得到全局最优解。实例对比分析,表明优化后的神经网络具有较好的收敛性能和运算速度,能够改善诊断精度。 相似文献