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针对超谱图像高维光谱信息给传统分类带来的困难，结合径向基神经网络的原理，提出了一种概率神经网络分类方法。并将其成功应用到具体超谱图像数据中，验证了概率神经网络分类器的有效性。通过实验仿真，研究了特征向量维数对分类结果的影响，证明概率神经网络可应用于大于100个波段的超谱图像数据。
概率神经网络在超谱图像分类中的应用
【摘 要】
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针对超谱图像高维光谱信息给传统分类带来的困难，结合径向基神经网络的原理，提出了一种概率神经网络分类方法。并将其成功应用到具体超谱图像数据中，验证了概率神经网络分类器的
【机 构】
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吉林师范大学计算机学院,哈尔滨工业大学电子信息与通信工程系
【出 处】
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吉林大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2008年2期
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