A Hybrid Neural Network Training Approach of Backpropagation and Genetic Algorithm for Classification of Remotely Sensed Images

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概要

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• An pproach of combing Backpropagation (BP) and Genetic Algorithm (GA) for neural network training is presented. The convergence behavior of a conventional BP mainly depends on the formulae used for modifying the weights and is also greatly influenced by initial weight values, both of which are difficult to tune manually according to the training data. In our method, GA is integrated with BP to absolve the dependence of initial weights on training database and meanwhile to speed convergence. The algorithm was used for classification of remotely sensed images and the effectiveness was demonstrated by experimental results.

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 1998-06-19

著者

• 陳 延偉

  琉球大学工学部

• 陳 延偉

  立命館大学理工学部

• 陳 延偉

  琉球大学 工学部

• 曽 湘燕

  琉球大学理工学研究科

• 陳 延偉

  立命館大学大学院

• 曽 湘燕

  琉球大学工学部電気電子工学科

• 陳 延偉

  琉球大

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