遥感影像识别的神经网络方法：BP、SOFM与模糊Kohonen网络

"人工神经网络原理-五子连珠必胜法" 人工神经网络(ANN)是一种模拟人脑神经网络的数学模型，旨在处理复杂的信息处理任务。它由大量简单的神经元组件并行连接而成，展现出高度的非线性和全局作用。这种结构赋予了人工神经网络以下特点： 1. 并行性：神经网络由众多简单的神经元并行工作，通过大量神经元的协同作用，提高了信息处理的效率和质量。 2. 非线性全局作用：网络中的每个神经元接收其他神经元的输入，并通过并行处理产生输出，形成非线性映射。整体性能超越了局部性能的简单叠加。 3. 容错性与联想记忆：神经元间的权重分布存储信息，即使单个神经元受损，网络仍能保持一定的功能，体现出分布式记忆和良好的容错性。 4. 自适应与自学习能力：神经网络通过训练和学习调整权重，具备自学习和环境适应能力。 在遥感影像识别中，人工神经网络技术发挥了重要作用。传统的遥感影像分类方法受限于假设条件，往往无法满足快速准确的需求。神经网络，如BP神经网络、Kohonen自组织特征映射网络（SOAM）、模糊Kohonen聚类网络（FKCN）以及改进的自适应FKCN，提供了无假设的学习和分类能力，成为遥感影像处理的有效工具。 BP神经网络常用于遥感影像分类，通常先进行非监督分类，再通过BP网络进行监督学习，提高分类精度。模糊Kohonen网络结合模糊理论，增强了分类的鲁棒性和准确性。在实际应用中，如北京邮电大学刘宣江的硕士论文中，使用ERDAS软件结合神经网络算法对渤海湾地区的遥感影像进行分类研究，体现了神经网络在遥感领域的实用价值。 总结来说，人工神经网络原理在解决复杂问题，如五子连珠游戏的策略分析和遥感影像识别中，展示了强大的建模和处理能力。通过并行处理、非线性映射、容错性及自学习特性，神经网络为解决现实世界的问题提供了新的途径。