動態學習神經網路應用於微波遙測---參數反算與影像分析; Applications of Dynamic Learning Neural Networks in Microwave Remote Sensing---Parameters Inversion and Image Analysis

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題名:	動態學習神經網路應用於微波遙測---參數反算與影像分析;Applications of Dynamic Learning Neural Networks in Microwave Remote Sensing---Parameters Inversion and Image Analysis
作者:	陳錕山;曾裕強
貢獻者:	太空及遙測研究中心
關鍵詞:	人工神經網路;遙測;卡曼濾波器;Artificial neural network;Remote sensing;Kalman filter;機械工程類
日期:	1994-07-01
上傳時間:	2010-05-14 16:54:40 (UTC+8)
出版者:	行政院國家科學委員會
摘要:	人工神經網路在近年來已廣泛地應用於微波遙測,如目標物的辨別分類,影像分析整理,以及參數反算(Parameter inversion)等之.雖然如此,但因人工神經網路本身訓練所需之時間太長,以致在應用上,仍未完全成熟.傳統的Back propagation 學習演算法,對於較複雜的問題,需要使用更多節點以及更多層的人工神經網路,往往需要數天的時間來訓練網路.另外,Back-propagation學習演算法,在改變網路變數時,僅考慮新的輸入資料, 對於以往輸入的資料並不考慮,故而其對系統的適應性較低,此亦導致訓練所需的時間加長. 本研究之目的即在改正此一缺失.利用卡曼濾波器的原理技巧來訓練網路使得網路在訓練的過程中其變數能加以調整.而且此一方法不僅考慮新的輸入資料,同時亦將先前的輸入資料再加以利用,因此網路的功能應更加準確.新的網路完成後將利用來從事微波遙測資料的處理如參數之反算(Parameter inversion)與影像分析. 研究期間：8208 ~ 8307
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[太空及遙測研究中心] 研究計畫

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