基于BP神经网络的遥感分类器学习方法的改进

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。

关键词： 神经网络 图像分类 信息扩散 遥感分类器 遥感图像

作者: 袁钢

作者单位: 江西省核工业地质局,南昌 30046

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005遥感科技论坛暨中国遥感应用协会2005年年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 411-413

在线出版日期: 2005-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）