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基于改进算法的BP神经网络在遥感影像中的应用研究的任务书
任务书
任务标题：基于改进算法的BP神经网络在遥感影像中的应用研究
任务背景：
随着遥感技术的不断发展，遥感影像在国家经济建设、自然资源调查等方面起着越来越重要的作用。而遥感影像的自动分类是遥感信息提取的重要方法之一，其应用场景包括土地利用分类、农作物监测等。然而，影像分类面临的最大困难之一是如何提高分类正确性和精度。
BP神经网络是应用广泛的一种神经网络，其通过训练参数来达到分类的目的。因此，本次任务上的主要目标是研究如何改进BP神经网络的训练算法，以达到更高的分类正确性和精度。
任务目标：
-分析遥感影像分类的需要和难点，研究传统BP神经网络的训练算法的缺陷；
-提出改进的BP神经网络训练算法，并进行实现和仿真；
-在遥感影像分类中应用改进算法的BP神经网络，测试分类的正确性和精度，并与传统算法进行对比。
任务步骤：
-阅读相关文献，了解遥感影像分类的研究现状和BP神经网络的基本原理；
-分析传统BP神经网络的训练算法的缺陷，并提出改进方案；
-设计改进算法的BP神经网络模型，并进行算法实现；
-在遥感影像分类中应用改进算法的BP神经网络，进行测试，并与传统算法进行对比；
-分析实验结果并撰写论文。
任务成果：
-完成任务步骤所述的研究，实现并测试改进算法的BP神经网络；
-撰写一篇不少于10页的论文，内容包括遥感影像分类的需要和难点、BP神经网络的基本原理、传统算法的缺陷、改进算法的设计与实现、测试结果分析及对比等。
参考文献：
-曹建华，陈星等，《基于BP神经网络的遥感影像分类算法研究》，《测绘与空间地理信息》，2004，27(2)。
-刘烨丰，刘志勇，《遥感图像分类技术综述》，《地理与地理信息科学》，2008，24(2)。
-HintonGE,OsinderoS,TehYW.Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets[J].NeuralComputation,2006,18(7):1527-1554.