Порівняння класифікаторів рослинних об’єктів побудованих за допомогою нейронних мереж та дискримінантного метода фішера
DOI :
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2014.26402Mots-clés :
розпізнавання, спектральні коефіцієнти яскравості, ознаки, класифікатор, нейронна мережа, перцептронRésumé
В статті приводиться порівняння методів розпізнавання рослинних об'єктів за результатами дистанційного зондування. Для побудови розпізнавальної моделі був використаний множинний лінійний дискримінантний аналіз Фішера та нейромережні методи. Для побудови класифікаторів на основі нейронної мережі та на основі дискримінантного аналізу використовувалися дані, які отримані в польових умовах за допомогою спектрометра.
Références
Dubrovin, V. I., Morshchavka, S. V., Piza, D. М., Subbotin, S. А. (2000). Raspoznavanie rastenii po rezultatah distantsionnogho zondirovaniya na osnovr mnohgosloinyh neironnyh setei. Matematychni mashyny і systemy, 2–3, 113–119.
Morshchavka, S. V., Subbotin, S. A., Dubrovin, V. I., Piza, D. M. (2001). Neirosetevaya klassifikatsiya rasteniy pо rezultatam distantsionnohgo zondirovaniya. Radioelektronika i molod v XXI storichchi : 5-i Mizhnarodnyi molodizhnyi forum, 2, 324–325.
Dubrovin, V, Subbotin, S, Morshchavka, S, Piza, D. (2001). The plant recognition on remote sensing results by the feed-forward neural networks. Smart Engineering
System Design, 3, 251–256.
Sergienko, R. B. (2009). Issledovanie effektivnosti koevolyutsionnogo geneticheskogo algoritma uslovnoi optimizatsii. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta imeni akademika M.F. Reshetneva, 3, 31–36.
Mayatskaya, I. А. (2003). О postroenii modeley rastitelynuh obektov Razrabotka tehnicheskogo osnashceniya proizvodstva produktsii zhivodnovodstva: Zernograd, VNIPTIMESH, 207–213.
Saimon, Haikin (2006). Neironnye seti: polnyi kurs, 2-е izdanie, Izdatelskiy dom "Vilyams", 1104.
Téléchargements
Publié-e
Numéro
Rubrique
Licence
(c) Tous droits réservés Євгеній Олександрович Шама 2014
Cette œuvre est sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International.
Our journal abides by the Creative Commons CC BY copyright rights and permissions for open access journals.
Authors, who are published in this journal, agree to the following conditions:
1. The authors reserve the right to authorship of the work and pass the first publication right of this work to the journal under the terms of a Creative Commons CC BY, which allows others to freely distribute the published research with the obligatory reference to the authors of the original work and the first publication of the work in this journal.
2. The authors have the right to conclude separate supplement agreements that relate to non-exclusive work distribution in the form in which it has been published by the journal (for example, to upload the work to the online storage of the journal or publish it as part of a monograph), provided that the reference to the first publication of the work in this journal is included.