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基于L_M算法的BP神经网络分类器
30 10 Vo l. 30 N o. 10
2005 10 Geo m atics and Inf orm at ion Science of W uh an U niver sity Oct . 2005
1671- 8860 ( 2005) 10-092 8- 04 A
基于L-M算法的BP神经网络分类器
1, 2, 3 2
王建梅 覃文忠
( 1 , 129 , 430079)
( 2 , 1239 , 200092)
( 3 , 1239 , 200092)
以T M 图像为例, 讨论了基于L evenberg- M ar qu ardt ( L- M ) 算法的 BP 神经网络分类器及其在遥感图
像分类中的应用L- M 算法是梯度 降法与高斯- 牛顿法的结合, 由于利用了近似的二阶导数信息, L- M 算
法比梯度法快就训练次数及准确度而言, L- M 算法明显优于变学习率法的BP 算法
遥感图像分类; BP 神经网络; L- M 算法
P2 37 . 4
M, W (k+ 1)
, , :
, W (k + 1) = W (k) + W ( k) ( 1)
[ 1~ 4]
:
( ) 1 N 2 1 N 2
E ( W) = ei ( W) = (ti - oi ) ( 2)
, , 2 i= 1 2 i= 1
M cClellan[ 5] 19 89 , ti oi ; N
, e ( W ) = [ e1 ( W) , e2 ( W ) , ,
BP , eN ( W)] T , ,
BP , BP E ( W) = J T ( W) e( W) ( 3)
, BP 2 T
E ( W) = J ( W) J ( W) + S( W) (4)
, , N
2
S( W) = ei ( W) ei ( W) ( 5)
, i= 1
( mo ment um ) 2
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