一种可变离散精度粗逻辑网络
【摘要】:基于近似域划分,论域空间被划分为确定性区域和可能性区域,而可能性区域信息粒度过大是造成误分类的重要原因.为避免对整个论域空间的细化处理,考虑采用只针对可能性区域的可变离散精度区间细化,提高粗逻辑网络的精度,同时抑制网络规模增长过快.将此方法应用在长白山地区的遥感图像分类实验中,以较小的网络代价和训练时间获得了逼近的分类结果,说明该方法为解决粗逻辑神经网络精度和网络规模复杂性及推广泛化能力之间的矛盾提供了一条有效的途径.
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