【摘 要】
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研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的
【基金项目】
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西南师范大学2001年自然科学基金资助项目
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研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好.
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