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一种新的基于Dempster-Shafer理论的自适应遥感分类融合方法   总被引:2,自引:1,他引:2  
提出了一种基于Dempster-Shafer's理论和模糊Kohonen神经网络分类融合的方法。该方法融合了非监督神经网络模型和在Dempster-Shafer证据理论框架中使用邻域信息的思想,即当一个待识别模式的每个邻域被划分为支持识别框架中某一类的一个证据体时,该证据体支持关于该模式隶属关系的某一假设。  相似文献   
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