ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДА РАДИАЛЬНЫХ БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

А. С. ЯРМОЛЕНКО
О. А. КУЦАЕВА

Аннотация

Развитие новых и более достоверных методов распознавания образов является к настоящему времени актуальной проблемой. По значениям радиальных базисных функций составляется система уравнений и находятся коэффициенты разделяющей плоскости, которые позволяют расширить класс классификационных объектов и повысить их устойчивость. Уравнения составлялись как с пороговым свободным членом, так и без него. По результатам теоретических разработок составлен программный комплекс, осуществляющий классификацию объектов, который состоит из двух взаимосвязанных программных модулей: oroi_data_corr24bitRBF1.pro и Sub Макрос1ENVI_RBF(). Первый написан в среде алгоритмического языка IDL комплекса ENVI, а второй – в среде VISUAL BASIC Excel. Исследования показали, что метод радиальных базисных функций (RBF) при рекомендованных в настоящей работе параметрах позволяет однозначно классифицировать все объекты.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
ЯРМОЛЕНКО, А. С., & КУЦАЕВА, О. А. (2017). ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДА РАДИАЛЬНЫХ БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия F. Строительство. Прикладные науки, (8), 178-184. извлечено от https://journals.psu.by/constructions/article/view/1331
Биография автора

А. С. ЯРМОЛЕНКО, Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого, Россия

д-р техн. наук, проф.

Библиографические ссылки

Галушкин, А.И. Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. – М. : Горячая линия, 2010. – 480 с.

Хайкин, С. Нейронные сети : полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд. испр. ; пер. с англ. – М. : И.Д. Вильямс, 2006. – 1104 с.

Ярмоленко, А.С. Расчет взаимной информации между объектами для дешифрирования многоканальных изображений по ее максимуму / А.С. Ярмоленко, О.А. Куцаева // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2016. – № 3 – С. 108–116.

Рекомендуемые статьи автора (авторов)