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| 【中文题名】 | 遗传神经网络算法在激光遥感监测海面溢油中的应用 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英文题名】 | The Application of the Genetic Neural Network Algorithm for Detecting Littoral Oil-Spills by Laser Remote Sensing | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文级别】 | 硕士论文 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【投稿时间】 | 2005-10-13 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【中关键词】 | 遗传神经网络,激光诱导荧光,海面溢油,,, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英关键词】 | Genetic neural network,Laser fluorescence,Littoral Oil-Spills, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>探测仪器及系统>> | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文摘要】 | 文章通过分析当前激光遥感系统的现状和流行的海面溢油监测技术,深入的阐述 了基于激光诱导荧光的遥感识别技术,并结合人工智能算法,建立了应用于多通道光 谱数据的海面溢油种类识别的数学模型。 作者在本次实验中分别引入了误差逆向传播神经网络和遗传神经网络两种人工 智能学习算法。通过对实验结果的分析,发现通过整合遗传算法和具有梯度下降能力 的误差逆向传播神经网络学习算法,一方面充分利用了遗传算法的全局寻优能力,避 免了陷入局部最小值的问题而且还使神经网络的连接权值得到了优化,从而进一步提 高了对溢油种类特征提取的准确程度。另一方面,神经网络的扩展能力极大的减小了 遗传算法对样本种群数量、交叉和变异概率等的影响,提高了实验的数据映射范围, 使得实验更具有普遍性和代表性。 对比实验中以30组64通道待定物质的激光诱导荧光溢油光谱样本作为网络的输 入矢量,10种已确定物质的光谱数据作为网络的目标矢量,分别对误差逆向传播神经 网络和遗传神经网络2种网络模型进行训练,并对实验结果做对比数据分析。实验结 果表明:遗传神经网络算法,在多光谱数据智能分析及海面溢油识... | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文题纲】 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389333 |
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