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基于BP神经网络的遥感分类器学习方法的改进

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摘要

本文结合遥感图像分类特点在传统的BP神经网络学习方法的基础上，提出了以信息扩散原理为基础构成新一类BP型因素神经网络，将原始观测样本转化为由状态控制的知识样本，从而用来训练BP网络。实验结果表明，采用本方法可达到压缩样本和消去矛盾样本的目的，有利于加快训练速度和提高分类精度。

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来源
《2005遥感科技论坛暨中国遥感应用协会2005年年会》|2005年|411-413|共3页
会议地点南京
作者
袁钢;
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作者单位

中国遥感应用协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类图像处理方法;人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; 图像分类; 信息扩散; 遥感分类器; 遥感图像;

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