卫星遥感图像可用度的模糊神经网络分类方法研究

admin · 发表于 2023-9-27 14:53:31

题目：

雅宝题库答案：

****此区域为收费内容**** 需支付 1 知识币后可查看，1币=0.01元查看答案

雅宝题库解析：
随着遥感和太空技术的快速发展，卫星遥感图像在地球资源调查，自然灾害预测预报，环境污染监测，卫星气象预报，以及地面目标识别等各个方面的应用越来越广泛。但是，由于可见光和红外卫星遥感图像对于云非常敏感，使得云覆盖成为制约其应用的主要技术瓶颈，因此，高效、准确的可用度评估方法就成为卫星遥感图像应用所面临的极具挑战性技术之一。本文针对基于云结构描述的客观可用度分类方法，研究了模糊神经网络分类器的特点；通过对输入数据的PCA分析获得数据的优化表达方式，通过剪枝法进行了模糊神经网络的结构调整，开发出卫星遥感图像可用度优化分类器。本文的主要研究内容包括：1）针对可用度评估中云结构参数的模糊性及分类界面的非线性题目，研究了模糊神经网络用于可用度分类的合理性。2）分析了云结构描述参数，如云面积，云厚度和云破碎度的相关性及其对可用度的影响，建立了基于自适应模糊神经网络的分类器模型。3）利用PCA方法分析了云结构参数的数据分布特点，构建了更为有效的参数输入空间，使得模糊神经网络分类器设计的参数调整更容易。4）针对所设计的分类器网络结构过于庞大的题目，利用基于剪枝法的网络结构优化算法对冗余规则进行处理，提出了基于隐层神经元输出相关的合并准则和基于隐层神经元输出散布度的删除准则，并且就其中存在的缺陷提出了改进算法。实验验证了该设计方法的有效性。

卫星遥感图像可用度的模糊神经网络分类方法研究

天涯海角也要找到Ni：卫星遥感图像可用度的模糊神经网络分类方法研究

相关帖子

QQ微信同步：1144766066。

服务

网站

战略合作