微电子学与计算机
微電子學與計算機
미전자학여계산궤
MICROELECTRONICS & COMPUTER
2006年
11期
84-86
,共3页
赵喜清%张延军%冯贵良%兰安怡%米海英
趙喜清%張延軍%馮貴良%蘭安怡%米海英
조희청%장연군%풍귀량%란안이%미해영
小波神经网络%遗传算法%遥感图像融合
小波神經網絡%遺傳算法%遙感圖像融閤
소파신경망락%유전산법%요감도상융합
文章提出一种小波神经网络的遥感图像融合算法,在特征级对遥感信息进行融合.并针对小波网络的"维数灾"问题,通过采用改进的遗传算法对时频相位点进行优化选择,从而确定小波网络的隐层节点数目乃至整个小波网络.仿真结果表明利用该方法设计的小波网络具有网络结构小、收敛速度快的优点,证明了该方法在处理遥感信息上优于经典算法.
文章提齣一種小波神經網絡的遙感圖像融閤算法,在特徵級對遙感信息進行融閤.併針對小波網絡的"維數災"問題,通過採用改進的遺傳算法對時頻相位點進行優化選擇,從而確定小波網絡的隱層節點數目迺至整箇小波網絡.倣真結果錶明利用該方法設計的小波網絡具有網絡結構小、收斂速度快的優點,證明瞭該方法在處理遙感信息上優于經典算法.
문장제출일충소파신경망락적요감도상융합산법,재특정급대요감신식진행융합.병침대소파망락적"유수재"문제,통과채용개진적유전산법대시빈상위점진행우화선택,종이학정소파망락적은층절점수목내지정개소파망락.방진결과표명이용해방법설계적소파망락구유망락결구소、수렴속도쾌적우점,증명료해방법재처리요감신식상우우경전산법.
