CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishIn this paper, we report the results of an investigation into the use of different neural models for the supervised classification of a multisensor (optical and radar) data set. We evaluated the performances of two well-known types of neural classifiers (i.e., MLPs, and Probabilistic Neural Networks (PNNs)) and compared them with the performances of the structured neural networks (SNNs) we proposed in [4, 5]. Further comparisons with the k-nearest neighbour classifier were also made in order to evaluate the validity of the considered neural networks as alternative classifiers to classical statistical ones.
Scheda prodotto non validato
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
| Titolo: | Experimental comparison of neural networks for the classification of multisensor remote-sensing images |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 1995 |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11567/843911 |
| Appare nelle tipologie: | 04.01 - Contributo in atti di convegno |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/11567/843911
Copyright © 2021