21、月球车地形分类与模态逻辑公式自动评估研究-优快云博客

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月球车地形分类与模态逻辑公式自动评估研究

月球车地形分类算法

在月球表面地形识别的研究中，研究人员运用卷积神经网络和集成学习方法，提出了一种多网络集成学习模型，以预测视野内的地形类别并取得了较好的准确率。

模型准确率分析

模型的准确率分为三个方面：Train 是训练集划分下模型的准确率，Val 是验证集划分下模型的准确率，All 是整体样本下模型的准确率。对于不同地形的识别率有所差异，压实土壤的识别率达到 87.96%，软沙的识别率为 79.1%，岩石地形的识别率达到 71.2%，而凹地的识别率仅为 33.4%。研究人员认为凹地识别率低的原因是样本中凹地地形图数量较少，仅有 368 张；相反，样本中压实土壤有 2765 个，其识别准确率最高，这表明模型需要大量样本进行学习，才能真正学会提取特征并正确分类地形。