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本文结合遥感图像分类特点在传统的BP神经网络学习方法的基础上，提出了以信息扩散原理为基础构成新一类BP型因素神经网络，将原始观测样本转化为由状态控制的知识样本，从而用来训练BP网络。实验结果表明，采用本方法可达到压缩样本和消去矛盾样本的目的，有利于加快训练速度和提高分类精度。
基于BP神经网络的遥感分类器学习方法的改进
【摘 要】
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本文结合遥感图像分类特点在传统的BP神经网络学习方法的基础上，提出了以信息扩散原理为基础构成新一类BP型因素神经网络，将原始观测样本转化为由状态控制的知识样本，从而用来训
【机 构】
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江西省核工业地质局,南昌 30046
【出 处】
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2005遥感科技论坛暨中国遥感应用协会2005年年会
【发表日期】
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2005年期
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