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Nouvelle approche du réseau ARTMAP flou : application à la classification multi-spectrale des images SPOT XS de la baie d'Alger / F. Alilat in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 177 (Juin 2005)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 177 (Juin 2005) . - pp 17 - 24 Titre : Nouvelle approche du réseau ARTMAP flou : application à la classification multi-spectrale des images SPOT XS de la baie d'Alger Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Alilat, Auteur ; S. Loumi, Auteur ; H. Merrad, Auteur ; B. Sansal, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 17 - 24 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique [Termes IGN] Alger [Termes IGN] algorithme d'apprentissage [Termes IGN] baie [Termes IGN] classification multibande [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] erreur moyenne quadratique [Termes IGN] image SPOT XS [Termes IGN] optimisation (mathématiques) Résumé : (Auteur) Dans cet article nous proposons une modification de l'algorithme d'apprentissage du réseau de neurones ARTMAP (Adaptive Resonance Theory) flou. Cette modification consiste à faire apprendre au réseau une base d'exemples non pas une seule fois comme c'est d'usage, mais autant de fois que son architecture est en évolution ou que l'objectif erreur n'est pas atteint, et ceci sans trop se soucier des valeurs à imposer aux huit (08) paramètres du réseau ARTMAP flou. Jusqu'au jour d'aujourd'hui, il n'existe pas de méthodes universelles pour le choix de ces paramètres, leurs valeurs étant fixées suite à une série d'expériences. Pour évaluer les performances du réseau ainsi modifié, une comparaison entre ce dernier et un réseau PMC à rétro propagation du gradient optimisé par l'algorithme de Levenberg-Marquardt (LM) est réalisée. Comme application, nous avons effectué une classification de l'image multispectrale SPOT XS de la baie d'Alger. Nous utilisons comme critère d'évaluation les temps d'apprentissage et de généralisation d'une part et l'erreur quadratique moyenne d'autre part. Les résultats de cette étude présentés sous forme de courbes, de tableaux et d'images montrent que la modification proposée contribue à une réduction importante du temps et de l'erreur d'apprentissage. Numéro de notice : A2005-283 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27419 [article]

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018-05011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible