Запис Детальніше

Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова

Vernadsky National Library of Ukraine

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова
 
Creator Кравченко, А.Н.
 
Subject Системный анализ
 
Description Розглянуто задачу відновлення параметрів рослинності як задачу, обернену до задачі моделювання спектру відбиття рослини. Для розв’язання задачі запропоновано обчислювально-ефективний нейромережевий метод на базі мереж щільності суміші, який дозволяє отримувати оцінки похибки параметрів, що відновлюються. Формально показані властивості нейронних мереж з традиційною архітектурою та запропонованих. Метод апробовано на тестовій моделі та радіаційній моделі листя рослини PROSPECT. Проведено валідацію метода на даних реальних спостережень.
Vegetation parameter retrieval is considered as the inverse of the problem of modelling canopy radiative transfer. To solve this problem, a new computationally efficient method based on Mixture Density Networks (MDNs) is proposed. The method allows for the estimation of errors of retrieved parameters for each given set of reflectances. The properties of neural networks of traditional architecture and MDNs are considered. The developed method is tested on a simple model and on the PROSPECT leaf radiative transfer model. The method is validated using real data.
 
Date 2013-05-31T16:35:37Z
2013-05-31T16:35:37Z
2009
 
Type Article
 
Identifier Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова / А.Н. Кравченко // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 3. — С. 159-172. — Бібліогр.: 26 назв. — рос.
0023-1274
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/44375
681.32
 
Language ru
 
Relation Кибернетика и системный анализ
 
Publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України