【摘 要】
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BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类，但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题。高阶神经网络从一定意义上克服了这些缺点，取得比较好的分类效果。本文提出了
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BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类，但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题。高阶神经网络从一定意义上克服了这些缺点，取得比较好的分类效果。本文提出了时高阶神经网络算法的改进，将高阶神经网络作进一步扩展，使其特征数的局限减少，并结合自适应方法，使分类细化，且速度不会影响太大。本文简单介绍了BP网络和高阶神经网络各自的特点；详细描述了改进后的算法，提出对原有的学习方法速度的提高办法；最后分析了应用此算法识别图像的优势和灵活性。
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