基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 17次 | 上传用户：play5

【摘要】

：

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,

【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

【发表日期】

：

2006年04期

【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 independent component analysis

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