用于分类和图像识别的神经网络算法

基于优化的BP神经网络遥感影像分类

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罗小波等（1.重庆邮电大学计算机学院中韩GIS研究所；2.西南大学资源环境学院）摘要：在给定网络结构的前提下，在遗传算法的基础上实现对BP神经网络初始权值与阈值的有效优化方案以规避BP神经网络容易陷入局部最优解的问题同时又能有效提升模型的整体收敛效率

在应用基于遗传算法优化后的BP神经网络模型时, 在应用基于遗传算法优化后的BP神经网络模型时, 在应用基于遗传算法优化后的BP神经网络模型时, 在应用基于遗传算法优化后的BP神经网络模型时, 在应用基于遗传算法优化后的BP神经网络模型时.

关键词：分别是BP神经网络、遗传算法以及遥感影像分类。伴随着遥感技术的迅速发展，在各个领域中得到了广泛应用。其中一项重要的内容就是遥影分类，在整个过程中发挥着重要作用。

近年来，在人工神经网络理论迅速发展的推动下，神经网络技术日益成为遥感影像分类的重要手段；在处理遥感影像时展现出显著的优势；特别是在处理高光谱等影像数据时，在图像特征提取和分类准确性方面表现尤为突出。

通常认为'使用'BP算法构建的多层感知器被称为'BP神经网络'。它在目前的研究中具有