改进贝叶斯ARTMAP的迁移学习遥感影像分类算法

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摘 　要 ： 　遥 感 分 类 旨 在 从 图 像 光 谱 中 提 取 资 源 环 境 监 测 可 用 的 地 理 信 息 ， 然 而 基 于 模 式 分 类 的 图 像 处 理 技 术 受
2 ~- C* e' [6 G% D8 t& s: j  s% ?光 谱 漂 移 影 响 而 缺 乏 历 史 样 本 重 复 利 用 的 有 效 策 略 ， 制 约 着 有 限 目 标 样 本 下 遥 感 分 类 精 度 的 提 高 ． 针 对 该 问 题 ， 本 文
构 建 了 基 于 改 进 的 贝 叶 斯 ＡＲＴＭＡＰ 神 经 网 络 的 迁 移 学 习 遥 感 影 像 分 类 算 法 ， 通 过 提 高 谐 振 匹 配 性 来 抑 制 类 别 扩 散 ，
9 t0 l. X- c! Z利 用 节 点 的 离 散 增 量 期 望 最 大 化 参 数 更 新 策 略 ， 将 历 史 遥 感 样 本 中 的 地 物 分 类 先 验 信 息 迁 移 到 目 标 模 型 当 中 ． 实 验 结
+ ]# U" o/ [: e& v+ z- a! y  c" w7 Q果 表 明 本 文 方 法 能 有 效 利 用 历 史 遥 感 数 据 弥 补 缺 少 目 标 训 练 数 据 的 不 足 ， 相 比 于 其 他 样 本 利 用 策 略 大 幅 提 高 遥 感 影
7 k, B! D9 l, s像 分 类 精 度 ．
8 @; l* D4 z' M! N! r3 X9 V9 u: F关 键 词 ： 　遥 感 分 类 ； 信 息 提 取 ； 迁 移 学 习 ； ＡＲＴＭＡＰ； 神 经 网 络
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