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鉴于遥感监督分类方法的普遍应用,本文介绍了五种常用的监督分类方法:平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法和人工神经网络分类法,就同一地区TM影像应用这五种方法进行土地利用分类,对比分析这五种方法的分类精度,发现人工神经网络对土地覆盖与利用的分类精度高于最大似然法,最大似然法分类精度优于平行六面体法、最小距离法和马氏距离法,所得结论对有关遥感图像分类工作具有指导和借鉴意义。 相似文献
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BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类,但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题。高阶神经网络从一定意义上克服了这些缺点,取得比较好的分类效果。本文提出了时高阶神经网络算法的改进,将高阶神经网络作进一步扩展,使其特征数的局限减少,并结合自适应方法,使分类细化,且速度不会影响太大。本文简单介绍了BP网络和高阶神经网络各自的特点;详细描述了改进后的算法,提出对原有的学习方法速度的提高办法;最后分析了应用此算法识别图像的优势和灵活性。 相似文献
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为提高BP神经网络算法的运行效率,利用遗传算法和并行编程思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的遗传算法优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用遗传算法优化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Caltech256图像数据集,与传统的串行遗传算法优化BP神经网络算法实验对比,验证了并行化GA BP神经网络算法的优越性。 相似文献
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针对遗传算法在优化BP网络时出现收敛慢、预测能力有限等问题,提出一种用于优化BP神经网络的差分进化遗传算法。结合差分进化与遗传算法,首先对BP神经网络待优化参数编码,然后在经过遗传交叉和差分变异操作后,根据适应度值对种群规模进行自适应操作,以满足不同迭代阶段的要求。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,相比传统遗传算法,DE GA算法具有较好的稳定性和收敛速度,其优化后的BP网络预测精度保持在97%以上。 相似文献
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讨论了基于Levenberg—Marquardt（LM）算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息,对高斯一牛顿法的优化,相对传统的负梯度法而言,其收敛速度更快。最后以贺州市GDP为例,就预测的效率和精确度来说,LM—BP网络预测GDP的速度和精度明显优于标准的BP算法网络。 相似文献
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为解决BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点,利用遗传算法(GA)和基因表达式编程(GEP)的各自特点,基于BP算法提出了两种改进算法:其一是GA-BP算法,即利用GA优化BP神经网络的权值和阈值;其二是GEP-BP算法,即利用GEP对BP网络进行调整,包括网络结构、权值和阈值。用样本数据进行了测试并与基本BP算法进行了比较,结果表明两种改进算法具有很强的可行性和高效性。 相似文献
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采用改进的BP网络分类器对CD4细胞图像进行识别.首先对图像进行了预处理,分析了图像的特征,然后通过增L减R法选择,介绍了BP网络分类器和LM算法的原理,构建了基于LM算法的BP网络分类器,较好地实现了CD4细胞的识别. 相似文献
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提出将BP神经网络与遗传算法(GA)相结合,建立了三层GA-BP神经网络模型,模型利用遗传算法来修改网络的连接权值,构筑进化型的神经网络模型,缩短网络学习训练时间,提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测,当要求硅质量分数预报的绝对误差为±0.05%时,命中率为90%。结果表明,GA-BP网络模型比传统的BP网络模型能够获得更高的精度。 相似文献
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针对Geoeye,QuickBird等高空间分辨率遥感影像变化检测精度不高的问题,本文研究了面向对象的分类后比较的变化检测方法。该方法是先利用均值平移法进行图像分割,再以分割对象为基本单元,采用支持向量杌分类器进行分类,最后识别变化区域。该方法充分考虑了影像中地物的光谱、几何、上下文特征,以及目标间的拓扑关系,以弥补基于像素的变化检测方法的不足。最后,用QuickBird多时相影像作为测试数据,验证了本方法能有效提高高分辨率遥感影像变化检测的精度,且有利于GIS数据更新。 相似文献
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利用BP神经网络进行预测已经取得了很大的进展,但BP神经网络易形成局部极值,算法收敛的速度相对较慢,将遗传算法结合到BP神经网络中可以改善算法收敛速度较慢的问题,利用改进的BP算法对网站访问量进行预测,结果表明运算效率得到了很大的提高,同事也说明了改进方法的可行性． 相似文献
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1 Introduction Direct methanol fuel cell ( DMFC) is desirable toserve as the power systemfor portable devices such ascellular phones , portable computers ,etc. due to thetheoretically high energy density and the liquid fuelused that can be stored and tran… 相似文献
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杨素萍 《湖南第一师范学报》2009,9(3):119-121
采用模拟退火与神经网络相结合的方法,建立了一个更为客观、可操作性强的高校后勤管理信息化水平评价模型。测试结果表明,模拟退火算法具有对评价样本进行自学和全局寻优能力,有效地解决了BP算法局部收敛的问题。评价模型能有效应用于高校后勤管理信息化度量。 相似文献
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鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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周红晓 《金华职业技术学院学报》2002,2(4):35-37,14
BP算法是目前应用极为广泛的神经网络算法，但它也存在一些不足。本文提出了一种改进的BP算法，该算法基于黄金分割法自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法比传统的BP算法具有更快的学习速度和更高的学习精度。 相似文献
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仿生模式识别神经网络（BPRNN）同传统BP、RBF神经网络相比具有更好的模式识别能力;训练样本库变更后网络的重新训练时间更小,但该网络构造过程中样本覆盖几何体参数的选择对网络识别率和复杂度有很大影响.本文通过引入蚁群算法来构造并优化网络参数,实验证明该算法法能较好的平衡网络性能和复杂度. 相似文献
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提出了基于硬限幅功能函数的前向神经网络的分类学习算法,并将其应用于可分凸集或不交集合的分类.仿真结果证明,同基于S功能函数的前向神经网络的BP算法相比,该算法具有较强的分类能力且收敛时间极短.此外,本算法易于硬件实现,且成本低,具有很大的应用潜力. 相似文献
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针对BP算法在测向定位中收敛速度、隐层神经元个数的选取以及定位精度等方面的缺点,将实神经网络代数算法首次应用到测向定位中。给出了隐层神经元个数的准确公式,快速准确的获取训练权值,建立了基于代数算法的三站定位模型。通过仿真实验,新方法在定位精度和时间效率方面都远高于BP算法。 相似文献
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针对BP算法在测向定位中收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,将模拟退火方法应用到BP神经网络中,同时结合变步长方法,利用隐层节点的动态合并与删除策略,在满足定位精度的同时使网络结构最小化,使用三层前馈网络建立了三站测向定位模型。通过仿真实验,新方法在收敛速度和有效性方面都远高于BP算法。 相似文献