人民黄河
人民黃河
인민황하
Yellow River
2011年
8期
72-74
,共3页
主成分分析%BP神经网络%高光谱%叶绿素a
主成分分析%BP神經網絡%高光譜%葉綠素a
주성분분석%BP신경망락%고광보%협록소a
利用主成分分析法对高光谱数据进行降维,将主成分得分作为输入,将水体20个采样点的叶绿素a(Chl-a)含量实测数据作为输出,对BP神经网络进行训练学习,实现压缩光谱数据与Chl-a含量的自适应非线性映射,并利用另外10个采样点数据对网络进行验证,结果表明预测值与实测值差距较小.
利用主成分分析法對高光譜數據進行降維,將主成分得分作為輸入,將水體20箇採樣點的葉綠素a(Chl-a)含量實測數據作為輸齣,對BP神經網絡進行訓練學習,實現壓縮光譜數據與Chl-a含量的自適應非線性映射,併利用另外10箇採樣點數據對網絡進行驗證,結果錶明預測值與實測值差距較小.
이용주성분분석법대고광보수거진행강유,장주성분득분작위수입,장수체20개채양점적협록소a(Chl-a)함량실측수거작위수출,대BP신경망락진행훈련학습,실현압축광보수거여Chl-a함량적자괄응비선성영사,병이용령외10개채양점수거대망락진행험증,결과표명예측치여실측치차거교소.
