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高光譜圖像分類——神經網絡

2024-01-12

 

目前的多種先 進而新穎的技術手段層出不窮，人工智能，模糊理論，決策樹，神經網絡等都被應用于遙感圖像的理解和分析當中。人工神經網絡技術，黑匣子，能被用于多源數據的綜合分析被廣泛用于遙感圖像分類。

 


神經系統(tǒng)基本構成

神經網絡是在生物功能啟示下建立的信息處理系統(tǒng)，摸仿了人腦的結構特征和信息處理機制，表現出了許多與人腦相同的特征。

 


簡單的神經元網絡是對生物神經元的簡化和模擬，其模型如下圖：

 


      拓撲結構

網絡的拓撲結構是NN的重要特征，從連接方式上可以包括：前饋型網絡和反饋型動態(tài)網絡兩大類。

 


層次劃分信號只被允許從較低層流向較高層。層號確定層的高低：層號較小者，層次較低，層號較大者，層次較高。

輸入層：被記作第0層。該層負責接收來自網絡外部的信息。

 


第j層：第j-1層的直接后繼層（j>0），它直接接受第j-1層的輸出。

輸出層：它是網絡的最后一層，具有該網絡的最大層號，負責輸出網絡的計算結果。

隱藏層：除輸入層和輸出層以外的其它各層叫隱藏層。隱藏層不直接接受外界的信號，也不直接向外界發(fā)送信號