分层神经网络分类算法

• 作者: 熊桢 童庆禧 郑兰芬
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 分层处理 神经网络 遥感图像分类 分类精度
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 229-234
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 字数: 3052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-1595.2000.03.008

摘要

提高遥感图像分类精度一直是受到普遍关注的焦点问题.近年来,人工神经网络技术和分层处理技术由于它们的许多优点受到广泛欢迎.本文把这两种技术结合起来,提出了分层神经网络的概念,并基于此设计了一种分层神经网络分类算法.通过与最大似然法的对比实验表明,这种分层神经网络分类算法可以明显地提高分类精度,并对不规则分布的复杂数据具有很强的处理能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童庆禧	中国科学院遥感信息科学开放研究实验室	73	2769	28.0	52.0
2	郑兰芬	中国科学院遥感信息科学开放研究实验室	31	2074	21.0	31.0
3	熊桢	中国科学院遥感信息科学开放研究实验室	4	196	4.0	4.0