【摘 要】
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在研究人工神经网络理论的基础上，应用动量法和学习率自适应调整的策略，改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的Landsat TM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,西安科技学院测量工程系
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在研究人工神经网络理论的基础上，应用动量法和学习率自适应调整的策略，改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的Landsat TM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明：同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比，改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准BP网络高的分类精度，可同Bayes融合媲美，而且提高了学习率，增强了算法的可靠性，因而提高了影像分类速度，更适用于遥感影像分类。
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