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BP神经网络遥感水深反演算法的改进
被引量:
23
1
作者
曹斌
邱振戈
+1 位作者
朱述龙
曹彬才
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017年第2期40-44,共5页
针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验...
针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验表明:改进型BP算法的训练迭代收敛速度明显快于传统BP算法,浅水区的水深反演精度优于传统BP算法,且学习算法对初始权值和阈值不敏感。
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关键词
遥感水深反演
传统BP算法
粒子群算法
改进型BP算法
权值和阈值优化
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职称材料
题名
BP神经网络遥感水深反演算法的改进
被引量:
23
1
作者
曹斌
邱振戈
朱述龙
曹彬才
机构
上海海洋大学海洋科学学院
信息工程大学
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017年第2期40-44,共5页
基金
上海市科委科研基金(14590502200)
文摘
针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验表明:改进型BP算法的训练迭代收敛速度明显快于传统BP算法,浅水区的水深反演精度优于传统BP算法,且学习算法对初始权值和阈值不敏感。
关键词
遥感水深反演
传统BP算法
粒子群算法
改进型BP算法
权值和阈值优化
Keywords
estimating
water
depth
from
satellite
imagery
backpropagation-based
artificial
neural
network
algorithm(BPANN
algorithm)
particle
swarm
optimization(PSO)
improved
BPANN
algorithm
optimization
of
initial
weights
and
thresholds
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP神经网络遥感水深反演算法的改进
曹斌
邱振戈
朱述龙
曹彬才
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017
23
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职称材料
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参考文献
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