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王钦敏
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期刊论文
基于自适应共振模型的遥感影像分类方法研究
测绘学报，2002，31（2）：145～150，-0001，（）：
人工神经网络（ANN）是人视觉和脑的基本功能的抽象、简化和模拟。在对遥感影像的综合解译应用中，与传统的统计方法和符号逻辑方法相比较，ANN更接近人对影像的视觉解译分析过程。自适应共振理论（ART）是一种自组织产生认知编码的神经网络理论，其自组织、反馈式增量学习机能，能兼顾适应性和稳定性，克服了一般神经网络学习速度慢、网络结构难以确定、局部最小陷阱等缺陷。以FUZZY-ART和ARTMAP为基础，提出基于ART遥感影像非监督和监督分类的一般模型，并以实际土地覆盖分类和城市结构信息提取为应用实例，通过与传统统计方法和一般ANN分类器相比较，ART具有正确率更高、学习速度快、自适应性等优点，是复杂数据分类和信息提取的有效工具。
【免责声明】以下全部内容由[王钦敏]上传于[2009年09月26日 14时42分59秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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