概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究

编号 zgly0000348835

文献类型 期刊论文

文献题名 概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究

作者 李朝锋  杨茂龙  许磊  杨蒙召 

作者单位 江南大学信息工程学院  解放军国际关系学院航天侦察教研室 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2004,(4)

页码 11-13,18,i002

年份 2004 

分类号 TP751 

关键词 概率神经网络  遥感图像分类  反向传播神经网络 

文摘内容 通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法, 建立了卫星图像分类的概率神经网络模型, 并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明, PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型, 且分类时间相当, 是一种有效的图像分类方法。