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运用森林类型遥感目视识别的７０个样本，训练人工自组织神经模型，然后对１０个“未知”样本进行预测。结果表明，该模型的识别，容错能力较强，综合了遥感图像专家目视判读与计算机自动识别的优点，使判读过程更加精确和简练，而且省工，省时，省经费，开拓了遥感识别地物的新途径。
森林类型遥感识别人工自组织神经树模型初探
【摘 要】
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运用森林类型遥感目视识别的７０个样本，训练人工自组织神经模型，然后对１０个“未知”样本进行预测。结果表明，该模型的识别，容错能力较强，综合了遥感图像专家目视判读与计算机自动识别的
【机 构】
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西北林学院林学系,园林系
【出 处】
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西北林学院学报
【发表日期】
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1997年1期
【基金项目】
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国家“八五”科技攻关项目
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