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A NEW NEURAL APPROACH FOR PATTERN RECOGNITION IN SPACE IMAGERY

机译：一种新的神经网络图像识别方法

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This paper presents multispectral space image classification using the new neural model, called Concurrent Self-Organizing Maps (CSOM), representing a winner-takes-all collection of small modular self-organizing neural networks. The performance of this classifier is compared with the performance of Bayesian classifiers. The implemented neural/statistical classifiers are evaluated using a LANDSAT TM image with 7 bands composed by a set of 7-dimensional pixels, a subset of which contains labelled pixels corresponding to 7 thematic categories. The best experimental result leads to a recognition rate of 95.29%. The model has potential applications for harbour protection.
机译：本文介绍了使用称为并发自组织图（CSOM）的新神经模型的多光谱空间图像分类，该模型代表小型模块化自组织神经网络的赢家通吃集合。将该分类器的性能与贝叶斯分类器的性能进行比较。使用LANDSAT TM图像评估实现的神经/统计分类器，该图像具有由一组7维像素组成的7个波段，其子集包含与7个主题类别相对应的标记像素。最好的实验结果导致识别率达到95.29％。该模型具有港口保护的潜在应用。

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