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本文研究了基于融合的遥感图像分类方法,分别运用D-S证据理论、模糊推理理论和模糊神经网络来实现遥感图像的分类。首先,介绍了一些传统的分类方法,在此基础上引出了基于融合的分类方法;接着,介绍了D-S证据理论的基本原理,并将D-S证据理论运用到分类问题中;然后,介绍了模糊推理的基本过程和相似度的定义,在此基础上提出了一种新的基于相似度模糊推理的分类方法;最后讨论了模糊神经网络的发展,介绍了自适应模糊神经网络的模型,并运用一个自适应模糊神经网络实现分类。实验结果表明,本文提出的基于相似度模糊推理的方法,比