基于遗传算法的模糊RBF神经网络对遥感图像分类

摘要 针对遥感图像分类的问题，提出一种通过遗传算法优化RBF（ Radial basis function）模糊神经网络的方法对遥感图像进行分类.将模糊理论运用于RBF神经网络，克服其陷入局部极值点问题；再利用遗传算法确定最优的RBF模糊神经网络的权值和阈值，并对网络进行训练，来提高分类精度.为了测试其性能，在实验中将本文分类方法与RBF神经网络分类和SVM（Support Vector Machine）决策树分类方法进行对比，由实验结果可以证明：所提出的分类方法对遥感图像的分类精度达到96.56%，比起RBF神经网络、SVM决策树分类方法，分类精度有所提高