%0 Journal Article
%T FasART模糊神经网络用于遥感图象监督分类的研究
%A 林剑
%A 鲍光淑
%A 敬荣中
%A 黄继先
%J 中国图象图形学报
%D 2002
%R 10.11834/jig.2002012365
%X 说明了遥感图象数据的非线性性质，目视的图象分类实践是一个模糊推理的过程，模糊神经网络遥感图象分类符合其事物的内在规律，具有理论优势，分析了模糊ART，模糊ARTMAP和FasART模型的结构和原理，详细地阐述了FasART是一种基于模糊逻辑系统的神经网络，提出了一种简化的FasART模型，改变了一般遥感数据的模糊化方法，采用中巴资源一号卫星数据进行测试实验，结果表明，该简化的FasART模型能用于遥感图象的监督分类，其分类精度高于模糊ARTMAP神经网络和K均值算法，且性能稳定，有较好的抗干扰能力，尤其具有良好的处理两组相似程度比较接近的，和同组数据模式变化较大的非线性数据的能力。
%K 遥感图象
%K 监督分类
%K 隶属度函数
%K 模糊神经网络
%K FasART
%K 图象处理
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=2002012365&flag=1