基于粗糙集理论的RBF神经网络在LUCC分类浅析

摘要：

将粗糙集作为神经网络的预处理单元,利用粗糙集消除冗余特征,减少神经网络的输入节点,降低了网络规模,加快了训练速度.粗糙集神经网络利用粗糙集原理进行知识的表达、推理和简化,利用神经网络的并行特点完成网络学习运算,能更有效地处理不确定、不精确及冗余的数据.结果表明,粗糙集简约后的决策信息放入RBF神经网络中进行运算,输出结果与BP网络运算结果进行对比,在运算时间和测试精度上均优于BP网络.

关键词：粗糙集、遗传算法、径向基神经网络(RBFNN)、土地利用/覆盖、遥感图像

所属期刊栏目：30

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-31