基于Lasso函数的分层混合模糊-神经网络及其在遥感影像分类中的应用

本文提出一种新的分层混合模糊-神经网络(HHFNN)算法.在模糊系统中使用Takagi-Sugeno模型和三角波隶属函数.同时,为降低离散输入变量中可能存在的强交互作用,采用了系数收缩机制中的Lasso函数.最后,以福建的漳平洛阳—安溪潘田地区LANDSATETM+遥感影像数据地物分类为例,应用本文的改进算法与其他神经网络算法进行分析比较,得到了较高的分类精度,验证了采用基于Lasso函数的T-S型分层混合模糊-神经网络的可行性和有效性,可作为一种新的遥感影像地物分类方法.