FasART模糊神经网络用于遥感图象监督分类的研究

• 作者: 敬荣中 林剑 鲍光淑 黄继先
• 来源期刊: 中国图象图形学报A辑
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊化 隶属度函数 模糊神经网络 FasART 有监督分类
• 年，卷（期）: 2002,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 1263-1268
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2002.12.006

摘要

说明了遥感图象数据的非线性性质,目视的图象分类实践是一个模糊推理的过程,模糊神经网络遥感图象分类符合其事物的内在规律,具有理论优势.分析了模糊ART、模糊ARTMAP和FasART模型的结构和原理,详细地阐述了FasART是一种基于模糊逻辑系统的神经网络,提出了一种简化的FasART模型,改变了一般遥感数据的模糊化方法.采用中巴资源一号卫星数据进行测试实验,结果表明,该简化的FasART模型能用于遥感图象的监督分类,其分类精度高于模糊ARTMAP神经网络和K均值算法,且性能稳定、有较好的抗干扰能力,尤其具有良好的处理两组相似程度比较接近的、和同组数据模式变化较大的非线性数据的能力.