|
| << vorige | volgende >> |
Tijdschrift beschrijving
Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
Details van artikel 2 van 28 gevonden artikelen
| Titel: |
Classification of remotely-sensed image data using artificial neural networks |
| Auteur: |
Liu, Z. K. Xiao, J. Y. |
| Verschenen in: |
International journal of remote sensing |
| Paginering: | Jaargang 12 (1991) nr. 11 pagina's 2433-2438 |
| Jaar: |
1991-11-01 |
| Inhoud: |
. Artificial neural networks have been used recently for speech and character recognition. Their application for the classification of remotely-sensed images is reported in this Letter. Remotely sensed image data are usually large in size and spectral overlaps among classes of ground objects are common. This results in low convergence performance of the Back-Propagation Algorithm in a neural network classifier. A Blocked Back-Propagation (BB-P) algorithm was proposed arid described in this Letter. It improved convergence performance and classification accuracy. |
| Uitgever: |
Taylor & Francis |
| Bronbestand: |
Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften |
Details van artikel 2 van 28 gevonden artikelen
| << vorige | volgende >> |