ニューラル・ネットワーク・ボードを用いた衛星画像データの分類法

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概要

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リモートセンシング画像データに対する分類法にニューラル・ネットワークを適用する研究が試みられてきている。また、これらのニューラル・ネットワークによる衛星画像データの分類法は最大尤度法とはほぼ同程度の精度が得られるということが、いくつか報告されてきている。ニューラル・ネットワークを用いて分析地区の各画素データを分類したとき、1次候補以外に2次候補も算出される。しかし、この2次候補に対して言及した研究は少ない。これはMixel問題にも立ち入ることの出来る可能性を含んでいる。そこで、本研究ではニューラル・ネットワーク・ボードを用いて一画案内に2種類の分類項目を含む数学モデルに対してこの分類法を適用し、そのときの2次候補の取扱いについて考察する。ニューラル・ネットワークはフィードフォード型の階層構造のものが採用されており、学習アルゴリズムにはバックプロパゲーションを用いている。
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-03-01

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