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基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法
被引量:
7
1
作者
王小敏
曾生根
夏德深
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第4期708-715,共8页
多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图...
多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.
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关键词
独立分量分析
FASTICA
M-FastICA
lm-fastica
遥感图像分类
BP神经网络
在线阅读
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职称材料
基于松弛因子的快速独立分量分析算法的遥感图像分类技术
被引量:
2
2
作者
王小敏
曾生根
夏德深
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第7期84-86,共3页
多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点...
多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。M-FastICA算法同FastICA算法一样,它们的收敛依赖于初始权值的选择。通过在M-FastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围收敛,得到更稳定的收敛效果。应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度较原始遥感图像的精度均高,并且三种独立分量分析算法的分类性能也相当。
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关键词
独立分量分析
FASTICA
lm-fastica
遥感图像分类
BP神经网络
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职称材料
独立分量分析算法的改进研究
被引量:
4
3
作者
王小敏
曾生根
夏德深
《电子器件》
CAS
2008年第5期1681-1684,共4页
独立分量分析是信号处理技术的新发展,本文对独立分量分析快速算法进行了研究,在分析FastICA算法的核心迭代过程的基础上,提出了改进算法M-FastICA,以改善了算法的收敛性能,减少算法的迭代次数。针对M-FastICA算法的收敛依赖于初始权值...
独立分量分析是信号处理技术的新发展,本文对独立分量分析快速算法进行了研究,在分析FastICA算法的核心迭代过程的基础上,提出了改进算法M-FastICA,以改善了算法的收敛性能,减少算法的迭代次数。针对M-FastICA算法的收敛依赖于初始权值的问题,在算法过程中加入松弛因子,提出LM-FastICA算法,改善了算法对初始权值的依赖性。
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关键词
独立分量分析
FASTICA
M-FastICA
lm-fastica
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职称材料
题名
基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法
被引量:
7
1
作者
王小敏
曾生根
夏德深
机构
南京理工大学计算机科学系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第4期708-715,共8页
文摘
多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.
关键词
独立分量分析
FASTICA
M-FastICA
lm-fastica
遥感图像分类
BP神经网络
Keywords
independent component analysis
FastlCA
M-FastlCA
LM-FastlCA
remote image classification
BP neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于松弛因子的快速独立分量分析算法的遥感图像分类技术
被引量:
2
2
作者
王小敏
曾生根
夏德深
机构
南京理工大学计算机系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第7期84-86,共3页
基金
南京市科委基金项目(编号:99311)
文摘
多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。M-FastICA算法同FastICA算法一样,它们的收敛依赖于初始权值的选择。通过在M-FastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围收敛,得到更稳定的收敛效果。应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度较原始遥感图像的精度均高,并且三种独立分量分析算法的分类性能也相当。
关键词
独立分量分析
FASTICA
lm-fastica
遥感图像分类
BP神经网络
Keywords
Independent Component Analysis(ICA)
FastICA
lm-fastica
remote image classification
BP neural networkA
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
独立分量分析算法的改进研究
被引量:
4
3
作者
王小敏
曾生根
夏德深
机构
南京理工大学计算机科学系
出处
《电子器件》
CAS
2008年第5期1681-1684,共4页
文摘
独立分量分析是信号处理技术的新发展,本文对独立分量分析快速算法进行了研究,在分析FastICA算法的核心迭代过程的基础上,提出了改进算法M-FastICA,以改善了算法的收敛性能,减少算法的迭代次数。针对M-FastICA算法的收敛依赖于初始权值的问题,在算法过程中加入松弛因子,提出LM-FastICA算法,改善了算法对初始权值的依赖性。
关键词
独立分量分析
FASTICA
M-FastICA
lm-fastica
Keywords
independent component analysis
FastlCA
M-FastlCA
LM-FastlCA
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法
王小敏
曾生根
夏德深
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006
7
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下载PDF
职称材料
2
基于松弛因子的快速独立分量分析算法的遥感图像分类技术
王小敏
曾生根
夏德深
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
独立分量分析算法的改进研究
王小敏
曾生根
夏德深
《电子器件》
CAS
2008
4
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职称材料
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