模糊B样条基函数神经网络的遥感图像分类器

本文针对遥感图像分类的特点 ,提出了一种基于模糊B样条基函数神经网络的遥感图像分类器。该分类器采用B样条函数作为模糊隶属函数 ,将模糊技术与神经网络相结合 ,利用神经网络实现模糊推理 ,从而使系统具备了自适应的特性。实验结果表明 ,这种基于模糊B样条基函数神经网络的分类器经过训练后 ,可应用于遥感图像的分类 。

基于云计算平台的遥感图像特征选择与优化研究

遥感图像分类一直是人们关注的焦点,针对当前遥感图像分类方法中的特征选择和优化问题,为了提高遥感图像分类效率,提出基于云计算平台的遥感图像特征选择与优化方法。首先对当前遥感图像特征选择与优化的研究进展进行分析,找到不同方法存在的局限性,然后采集遥感图像集,通过云计算平台对遥感图像集进行细分,并采用并行方式进行遥感图像特征选择与优化操作,最后建立遥感图像特征分类器,并与当前经典遥感图像特征选择与优化方法进行了对比实验,结果表明,这种方法加快了遥感图像特征选择与优化速度,并可以提升遥感图像分类效率,具有一定的实际应用价值。