应用商空间理论改进福岛模型的图象识别能力

本项目主要针对不同粒度的遥感图象，运用分层求解的方法，找出福岛模型层间联结的最优空间安排，同时确立最优的级数，以达到提高福岛模型的识别率，减少其时空开销的目的。其中特别就不同的粒度空间与福岛模型的关系；图像的分解与结合；将空间结构要素描述成不同的嵌块体，并将其作为求心性和远心性结合的基础；将粒度理论与差异分析相结合用以改进福岛模型的识别能力等问题作了深入研究。基本上实现了将商空间理论、福岛神经网络和从空间数据库提取知识结合起来完善图像解译的目的。在此基础上，还对神经元的输出表达式进行了改进，提出了混合表述组合及全局信息的思想。除了上述的理论成果，相关的算法可用于现有遥感图像处理系统的改造。