Анализ применимости нейронных сетей для классификации спутниковых данных

Аналізуються можливості застосування різних нейронних мереж та методів їх навчання для класифікації даних дистанційного зондування Землі, а саме багатошарового персептрона, який навчається за допомогою різних методів першого та другого порядку; нейронної мережі на основі радіальних базисних функцій;...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2007
Hauptverfasser: Скакун, С.В., Насуро, Е.В., Лавренюк, А.Н., Куссуль, О.М.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2007
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206977
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Анализ применимости нейронных сетей для классификации спутниковых данных / С.В. Скакун, Е.В. Насуро, А.Н. Лавренюк, О.М. Куссуль // Проблемы управления и информатики. — 2007. — № 2. — С. 105-117. — Бібліогр.: 24 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Аналізуються можливості застосування різних нейронних мереж та методів їх навчання для класифікації даних дистанційного зондування Землі, а саме багатошарового персептрона, який навчається за допомогою різних методів першого та другого порядку; нейронної мережі на основі радіальних базисних функцій; нейронної мережі типу ARTMAP, яка базується на теорії адаптивного резонансу. Analysis of different neural networks and their learning methods for satellite data processing is described. Multilayer perceptron and learning methods of the first and second order, neural network with radial basis functions, neural network based on adaptive resonance theory ARTMAP are examined in this paper.
ISSN:0572-2691