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本文提出一种新的分层混合模糊一神经网络（HHFNN）算法．在模糊系统中使用Takagi—Sugeno模型和三角波隶属函数．同时，为降低离散输入变量中可能存在的强交互作用，采用了系数收缩机制中的Lasso函数．最后，以福建的漳平洛阳一安溪潘田地区LANDSATETM＋遥感影像数据地物分类为例，应用本文的改进算法与其他神经网络算法进行分析比较，得到了较高的分类精度，验证了采用基于Lasso函数的T—S型分层混合模糊一神经网络的可行性和有效性，可作为一种新的遥感影像地物分类方法．