CAJ | 학술논문

研究对航空高光谱赤潮图像进行快速、准确地识别问题.传统单一BP网络在解决航空遥感高光谱图像大数据量问题时网络结构复杂、训练时间长、识别速度低.针对大数据量快速分析的需求,提出了一种集成结构的遗传模块化神经网络的航空高光谱赤潮识别方法.首先对学习任务进行划分,通过i/j分类方法组建训练样本集.然后,每个子神经网络模块仅仅针对特定小区域进行训练,为了避免传统BP网络在选择网络结构及参数时仅凭经验或反复大量实验的缺点,采用自适应遗传算法对网络结构及参数进行了优化.最后,通过模糊隶属度将分块学习的模块化神经网络进行集成.实验证明这种可以快速有效地对赤潮进行监测,为设计提供依据.
연구대항공고광보적조도상진행쾌속、준학지식별문제.전통단일BP망락재해결항공요감고광보도상대수거량문제시망락결구복잡、훈련시간장、식별속도저.침대대수거량쾌속분석적수구,제출료일충집성결구적유전모괴화신경망락적항공고광보적조식별방법.수선대학습임무진행화분,통과i/j분류방법조건훈련양본집.연후,매개자신경망락모괴부부침대특정소구역진행훈련,위료피면전통BP망락재선택망락결구급삼수시부빙경험혹반복대량실험적결점,채용자괄응유전산법대망락결구급삼수진행료우화.최후,통과모호대속도장분괴학습적모괴화신경망락진행집성.실험증명저충가이쾌속유효지대적조진행감측,위설계제공의거.