Анализ применимости нейронных сетей для классификации спутниковых данных

Abstract

Аналізуються можливості застосування різних нейронних мереж та методів їх навчання для класифікації даних дистанційного зондування Землі, а саме багатошарового персептрона, який навчається за допомогою різних методів першого та другого порядку; нейронної мережі на основі радіальних базисних функцій; нейронної мережі типу ARTMAP, яка базується на теорії адаптивного резонансу.

Analysis of different neural networks and their learning methods for satellite data processing is described. Multilayer perceptron and learning methods of the first and second order, neural network with radial basis functions, neural network based on adaptive resonance theory ARTMAP are examined in this paper.