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BP神经网络近年来广泛地应用于遥感图象分类 ,但是它也有多层感知器神经网络的通病 ,即隐含层及其节点数问题、局部最小问题、训练速度问题等 .为了从根本上解决这些问题 ,该文提出了一种高阶神经网络分类算法 ,这种高阶神经网络没有隐含层 ,从而也就没有了隐含层及其节点数的问题 ;它的模式划分界面是非线性的 ,从根本上解决了局部最小问题 ;同时它的训练速度更快 ,分类精度更高 .该文详细介绍了这种高阶神经网络的构造、学习方法、模式分类方法和流程控制 ,并利用北京市沙河镇地区的高光谱数据进行了分类实验 ,取