吉林大学学报（信息科学版）
吉林大學學報（信息科學版）
길림대학학보（신식과학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(INFORMATION SCIENCE EDITION)
2008年
2期
122-125
,共4页
概率神经网络%超谱图像分类%特征矢量维数
概率神經網絡%超譜圖像分類%特徵矢量維數
개솔신경망락%초보도상분류%특정시량유수
针对超谱图像高维光谱信息给传统分类带来的困难,结合径向基神经网络的原理,提出了一种概率神经网络分类方法.并将其成功应用到具体超谱图像数据中,验证了概率神经网络分类器的有效性.通过实验仿真,研究了特征向量维数对分类结果的影响,证明概率神经网络可应用于大于100个波段的超谱图像数据.
針對超譜圖像高維光譜信息給傳統分類帶來的睏難,結閤徑嚮基神經網絡的原理,提齣瞭一種概率神經網絡分類方法.併將其成功應用到具體超譜圖像數據中,驗證瞭概率神經網絡分類器的有效性.通過實驗倣真,研究瞭特徵嚮量維數對分類結果的影響,證明概率神經網絡可應用于大于100箇波段的超譜圖像數據.
침대초보도상고유광보신식급전통분류대래적곤난,결합경향기신경망락적원리,제출료일충개솔신경망락분류방법.병장기성공응용도구체초보도상수거중,험증료개솔신경망락분류기적유효성.통과실험방진,연구료특정향량유수대분류결과적영향,증명개솔신경망락가응용우대우100개파단적초보도상수거.
