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在核函数的基础上采用向量扩展的方法改进传统的LMBP算法,将输入向量由低维转换到高维,充分利用误差函数的一二阶导数信息,同时结合传统LMBP算法的优点提高网络训练的收敛速度。仿真实验结果表明,改进方法网络训练的迭代次数更少,分类精度更高,对遥感图像分类更有效。
遥感图像分类的LMBP核函数改进算法
【摘 要】
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在核函数的基础上采用向量扩展的方法改进传统的LMBP算法,将输入向量由低维转换到高维,充分利用误差函数的一二阶导数信息,同时结合传统LMBP算法的优点提高网络训练的收敛速度。仿真实验结果表明,改进方法网络训练的迭代次数更少,分类精度更高,对遥感图像分类更有效。
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,
【出 处】
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中国图象图形学报
【发表日期】
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2011年12期
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