10.3969/j.issn.1671-8860.2005.10.021
基于L-M算法的BP神经网络分类器
以TM图像为例,讨论了基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的BP神经网络分类器及其在遥感图像分类中的应用.L-M算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,由于利用了近似的二阶导数信息,L-M算法比梯度法快.就训练次数及准确度而言,L-M算法明显优于变学习率法的BP算法.
遥感图像分类、BP神经网络、L-M算法
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P237.4(摄影测量学与测绘遥感)
国家自然科学基金40228002
2005-11-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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928-931