基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分类算法  

Remote Sensing Image Classification Algorithm Based on Hopfield Neural NetWork

作　　者：董广军[1] 张杰[1] 徐铭杰[2] 朱朝杰[3] 

机构地区：[1]信息工程大学测绘学院 [2]郑州市国土资源局 [3]78155部队

出　　处：《测绘学院学报》2003年第4期267-270,274,共5页Journal of Institute of Surveying and Mapping

摘　　要：针对遥感影像的分类特点,提出了一种基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分类算法。首先阐述了Hopfield神经网络的结构及其工作原理,分析了Hopfield神经网络优化规则;然后在Hopfield神经网络通用模型基础上,实现了Hopfield神经网络的算法。实验结果表明,这种分类器具有较高的精度与效率,分类结果优于最大似然分类法。Considering the feature of remote sensing images, we put forward a remote sensing image classification algorithm using Hopfield neural network.First,the function and principle of Hopfield neural network is described.Then based on the common model of Hopfield neural network, the image classification algorithm using Hopfield neural network is realized and the experimental results shows that its precision is superior to that of the conventional MLC algorithm.

关 键 词：HOPFIELD神经网络 最大似然法 遥感影像分类 遥感技术 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]