【摘 要】
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针对传统遥感影像分类方法难以辨识波谱特性相似的地物,而标准反向传播学习(back propagation,BP)神经网络分类方法存在网络训练速度慢、局部极值等收敛性问题,探讨了采用遗
【机 构】
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同济大学测量与国土信息工程系,上海,200092
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针对传统遥感影像分类方法难以辨识波谱特性相似的地物,而标准反向传播学习(back propagation,BP)神经网络分类方法存在网络训练速度慢、局部极值等收敛性问题,探讨了采用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化BP网络结构方法进行遥感影像分类.在BP网络分类的基础上,着重阐述了遗传算法实现BP网络隐含层神经元数、阈值和连接权值的优化方法,提出了遗传算法的变长实数编码方式,改进了遗传进化方式使BP网络进化达到最优.最后,以淀山湖区域的陆地卫星专题制图仪(Landsat thematic mapper,TM)影像分类为例,应用本文改进算法与其他分类方法进行了分析比较,得到了较高的分类精度,验证了采用遗传算法优化神经网络的可行性和有效性.
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