人工神经网络计算大气点扩展函数
Computing the Atmospheric Point Spread Function by Artificial Neural Networks作者机构：中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049
出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)
年 卷 期：2016年第53卷第10期
页 面：244-249页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理]
主 题：遥感 邻近效应 大气点扩展函数 逆向蒙特卡罗法 人工神经网络
摘 要：大气点扩展函数(PSF)是开展光学遥感邻近效应研究和校正的有效方法。基于蒙特卡罗模拟获得的大气PSF,设计足够多带有Sigmoid函数的隐藏神经元和线性输出神经元的两层前馈神经网络,采用LevenbergMarquardt反向传播算法,获得了大气、光谱和观测几何等输入参数与大气PSF之间的关系。模拟结果证明该方法能够在相对较短的时间内,以95%的计算精度产生预期的大气PSF的近似值。
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