容差粗糙集与神经网络结合的遥感数据分类方法

摘要：

神经网络中的BP(Back Propagation)算法越来越多地用在遥感数据分类中. 但BP算法存在的缺点之一是网络训练时可能会导致网络出现全面的低性能. 为避免出现类似问题, 探索采用容差粗糙集方法对训练数据做分类预处理, 去除训练数据中的某些影响训练收敛的因素, 进而提高网络训练的成功率. 实验采用了北京地区2003年5月的TM数据, 分别用分类预处理前数据和经过分类预处理后的数据对BP网络进行了训练. 结果表明, 此方法不仅弥补了BP算法在处理遥感数据时的缺陷而且提高了分类精度.

关键词：容差粗糙集、神经网络、BP算法、分类

所属期刊栏目：34

分类号：TP7(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金40371086;国家高技术研究发展计划863计划2003AA135080

在线出版日期：2004-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：967-974