Název: An application of combined neural networks to remotely sensed images
Autoři: Santos, R. V.
Vellasco, M. R.
Feitosa, R. Q.
Simões, M.
Tanscheit, R.
Citace zdrojového dokumentu: Journal of WSCG. 2009, vol. 9, no. 1-3.
Datum vydání: 2001
Nakladatel: Václav Skala - UNION Agency
Typ dokumentu: article
článek
URI: http://hdl.handle.net/11025/15788
http://wscg.zcu.cz/wscg2001/WSCG2001_Program.htm
ISSN: 1213-6972 (print)
1213-6980 (CD-ROM)
1213-6964 (online)
Klíčová slova: kombinování klasifikátorů;dálkový průzkum;rozpoznávání vzoru
Klíčová slova v dalším jazyce: combining classifiers;remote sensing;pattern recognition
Abstrakt v dalším jazyce: Studies in the area of Pattern Recognition have indicated that in most cases a classifier performs differently from one pattern class to another. This observation gave birth to the idea of combining the individual results from different classifiers to derive a consensus decision. This work investigates the potential of combining neural networks to remotely sensed images. A classifier system is built by integrating the results of a plurarity of feed-forward neural networks, each of them designed to have the best performance for one class. Fuzzy Integrals are used as the combining strategy. Experiments carried out to evaluate the system, using a satellite image of an area undergoing a rapid degradation process, have shown that the combination may yield a better performance than that of a single neural network.
Práva: © Václav Skala - UNION Agency
Vyskytuje se v kolekcích:Volume 9, number 1-3 (2001)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
R360.pdfPlný text124,18 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/15788

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.