论文部分内容阅读
以Indian Pine数据集为研究对象,利用等角特征映射对其进行特征提取,然后选取BP网络传统的梯度下降训练方法和正切拟牛顿法、Polak-Ribiere共轭梯度法、Levenberg-Marquart法3种数值优化的训练方法对其进行分类。对分类结果进行对比分析,结果表明:基于数值分析的训练方法训练网络的耗时均比梯度下降法长,但收敛效果更好;总体分类精度均比梯度下降法至少提高6%;各类别制图精度都较高,且较为稳定,而梯度下降法只对易分的类别精度高;3种数值分析训练方法中,正切拟牛顿法和Polak-