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基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究 被引量：32
1
作者 王艳姣 张鹰 《海洋工程》 CSCD 北大核心 2005年第4期33-38,共6页
利用Landsat7 ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布... 利用Landsat7 ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低。 展开更多
关键词 长江口 BP神经网络 水深遥感 反演模型
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基于改进的BP神经网络裸露地表土壤水分反演模型对比 被引量：10
2
作者 胡丹娟 蒋金豹 +1 位作者 陈绪慧 李京 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2016年第1期72-77,共6页
土壤水分对于全球水循环十分重要,大面积、快速获取土壤水分信息具有重要意义。微波遥感数据可以用于反演土壤水分。以Matlab为平台建立BP神经网络,通过改进BP神经网络的权值、阈值和网络结构,对该算法进行了优化;在研究区范围,分别利... 土壤水分对于全球水循环十分重要,大面积、快速获取土壤水分信息具有重要意义。微波遥感数据可以用于反演土壤水分。以Matlab为平台建立BP神经网络,通过改进BP神经网络的权值、阈值和网络结构,对该算法进行了优化;在研究区范围,分别利用积分方程模型(integral equation model,IEM)、Oh模型、Shi模型生成模拟数据,训练改进的BP神经网络,构建裸露地表土壤水分反演模型,并用野外实测土壤水分数据对模型进行了验证。结果表明,改进后的BP神经网络算法反演精度明显提高,且Shi模型训练网络反演精度较其他2种模型更高,绝对误差为2.47 g/cm3,相对误差仅为7.78%。 展开更多
关键词 微波遥感 改进的BP神经网络 裸露地表 土壤水分 反演模型
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基于用户兴趣的个性化搜索引擎系统 被引量：3
3
作者 马晓普 梁晶晶 赖国勇 《攀枝花学院学报》 2009年第3期37-40,共4页
基于关键字匹配的搜索引擎系统无法反映用户的真实兴趣,由此不可避免地导致搜索结果的雷同。因此本文结合神经网络以及用户向系统提交的个性化信息对网络进行训练,从而构造了一个能够实施个性化搜索的实验系统,并给出了实验测试结果。
关键词 搜索引擎 神经网络 检索模型
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用SeaWinds散射计数据反演海面风矢量的神经网络模型 被引量：4
4
作者 解学通^② 方裕 +3 位作者 陈克海 解学通 黄舟 陈斌 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期184-189,共6页
针对构建用 SeaWinds 散射计数据反演海面风矢量的神经网络模型所面临的主要问题,结合 SeaWinds 散射计的几何观测特征,提出了适合 SeaWinds 散射计旋转圆锥扫描方式的先风向后风速的两步神经网络反演模型及相应算法,并采用两组不同的 L... 针对构建用 SeaWinds 散射计数据反演海面风矢量的神经网络模型所面临的主要问题,结合 SeaWinds 散射计的几何观测特征,提出了适合 SeaWinds 散射计旋转圆锥扫描方式的先风向后风速的两步神经网络反演模型及相应算法,并采用两组不同的 L2A 和相应 L2B 数据及浮标数据对该神经网络反演模型进行了初步验证。实验结果证明了该神经网络反演模型的可行性。与最大似然估计(MLE)反演方法相比,该神经网络反演模型在能够保证反演精度的情况下,运行效率提高了约5倍,从而为海面风矢量的实时反演提供了可能性。 展开更多
关键词 SeaWinds 散射计 风矢量 神经网络 反演模型
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基于神经网络模型的水源地水质参数反演研究 被引量：3
5
作者 宋月君 莫明浩 汪邦稳 《中国农村水利水电》 北大核心 2011年第2期98-100,108,共4页
以武汉市的主要供水水源地水质参数(氨氮含量)为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据,尝试性地建立了氨氮含量的神经网络反演模型。反演模型的平均相对误差为4.8%,可用于该项水质指标的反演研究。
关键词 供水水源地 氨氮反演 神经网络反演模型
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武汉市主要供水源地高锰酸盐指数反演分析 被引量：2
6
作者 宋月君 杨洁 +3 位作者 吴胜军 汪邦稳 汤崇军 郑海金 《水资源与水工程学报》 2009年第4期51-57,共7页
城市供水源地水质的好坏,不仅直接影响着城市的经济和社会发展,而且会对城市居民的健康产生威胁,因此对水源地的水质预测就显得格外重要。以武汉市的主要供水源地水质参数高锰酸盐指数为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据和... 城市供水源地水质的好坏,不仅直接影响着城市的经济和社会发展,而且会对城市居民的健康产生威胁,因此对水源地的水质预测就显得格外重要。以武汉市的主要供水源地水质参数高锰酸盐指数为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据和相关辅助信息(实测点透明度、温度、岸边信息和上游排污口信息),尝试性的建立了高锰酸盐指数的常规神经网络反演模型和改进型神经网络反演模型,通过精度和可用性检验,得到常规反演模型的平均误差,取得较高的精度和良好的结果。 展开更多
关键词 供水水源地 水质参数反演 神经网络反演模型 改进的反演模型
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