文档介绍：该【改进学习算法的神经网络在遥感图像分类中的应用的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【改进学习算法的神经网络在遥感图像分类中的应用的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。。遥感图像分类在土地利用、资源开发、环境监测等领域有着广泛的应用。然而,传统的图像分类算法在处理复杂的遥感图像分类中存在许多限制。为了克服这些限制并提高分类准确性,许多研究人员引入了神经网络算法来进行图像分类。本研究旨在探讨如何使用改进的学****算法来提高神经网络在遥感图像分类中的准确性。具体目标包括:1)研究和比较现有的神经网络算法,选择最适合遥感图像分类的算法。2)提出一种改进的学****算法,用于优化神经网络中的参数。3)使用改进的学****算法来训练神经网络,评估其在遥感图像分类中的性能。:1)数据采集和预处理:收集遥感图像数据集,并对数据进行预处理。2)研究和比较现有的神经网络算法:N)、循环神经网络(RNN)和深度置信网络(DBN),选择最适合遥感图像分类的算法。3)提出改进的学****算法:针对选择的算法结构提出改进的学****算法,用于优化神经网络中的参数。4)使用改进的学****算法来训练神经网络:考虑数据集上的准确性、精度、召回率和F1指标来评估神经网络在遥感图像分类中的性能。,我们预计可以获得以下结果:1)选择并实现适合遥感图像分类的神经网络算法。2)提出适合该算法结构的改进学****算法。3)使用改进的学****算法,训练神经网络,评估其在遥感图像分类中的性能。4)针对评估结果提出未来的改进方案,以进一步提高遥感图像分类的准确性和可靠性。,并为相关领域的研究人员提供有用的经验和方法。同时,研究结果也将有望推动遥感图像分类的研究和应用的发展。