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研究生:陳正樑
研究生(外文):Jenq-Liang Chen
論文名稱:模糊動態類神經網路之研發與應用
論文名稱(外文):The Development and Applications of a Fuzzy Dynamic Neural Network
指導教授:陳錕山陳錕山引用關係
指導教授(外文):Kun-Shan Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:太空科學研究所
學門:自然科學學門
學類:天文及太空科學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:模糊集合理論類神經網路影像分類
外文關鍵詞:fuzzy set theoryfuzzy c-meansneural networkimage classification
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傳統的監督式影像分類中,訓練資訊以及分類結果都是以單一像元單一類
別(one-pixel-one-class)的方式表示。故在訓練分類器時,無法將類別
的混合及像元的隸屬程度加入考慮,以致降低分類的精確度。本論文提出
模糊監督式分類的方法,將地面資訊以模糊集合方式表示。在對動態學習
類神經網路進行訓練時,同時以fuzzy c-means(FCM)集群理論的方法計算
出訓練區像元的類別隸屬度,以便將此模糊資訊加入網路中,最後再以動
態學習類神經網路進行分類。研究顯示以模糊集合取代明確集合訓練類神
經網路可使網路有較好的收斂特性,而且分類結果更符合實際地表覆蓋物
分佈情形。

In the conventional supervised image classification, training
information and classification result are represented in a one-
pixel-one-one-class basis. Therefore, class mixture and pixels'
membership cannot be taken into account resulting a poor
classification accuracy. This thesis proposes a fuzzy
supervised classification method in which terrain information
is represented as fuzzy sets. During the process of training
dynamic learning neural network(DL), fuzzy c-means(FCM)
clustering algorithm is used to assign the pixels' membership
in order to add the fuzzy information. Finally, classifying of
a dynamic learning neural network is followed. The result shows
that the proposed has faster convergence rate than those of
regular neural network. Moreover, classification results match
better with ground truth.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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