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竞争学习网络与Kohonen神经网络相比,由于不考虑邻域神经元,其网络结构相对简单。采用这种简化的网络结构,并对其学习算法进行改进,用最大、最小距离法设置的初始聚类中心来代替随机初始中心。实验结果表明,用改进的竞争学习网络对遥感影像进行非监督分类,在分类精度和效率上都有较大的提高。
自组织神经网络在遥感影像分类中的应用研究
【摘 要】
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竞争学习网络与Kohonen神经网络相比,由于不考虑邻域神经元,其网络结构相对简单。采用这种简化的网络结构,并对其学习算法进行改进,用最大、最小距离法设置的初始聚类中心来
【机 构】
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中国地质大学信息工程学院,重庆邮电学院计算机学院
【出 处】
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国土资源遥感
【发表日期】
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2004年04期
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