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作者：桂琪皓;王春艳;
单位：辽宁工程技大学软件学院;
摘要：针对遥感影像分类中的不确定性挑战，提出了一种创新的区间二型模糊神经网络。算法整合了区间二型模糊逻辑系统(interval type-2 fuzzy logic system, IT2FLS)和神经网络的优势，以增强模型处理不确定性的能力及其自适应特征学习性能。通过双重模糊器配置，包括模糊隶属函数参数的区间二型模糊器和基于嵌套的区间二型模糊器，精确捕捉遥感影像中的不确定性因素。新加入的模糊规则库和推理机减少了对模糊器中先验知识的依赖，同时增强了模型的鲁棒性。在DLRSD数据集中针对网球场场景的实验表明，与现有的模糊神经网络方法相比，该算法在分类准确率上提高了14.77%。在WHDLD数据集上的测试也显示出5.11%的性能提升，证明了该模型的有效性和优越性。
关键词：模糊神经网络;;模糊逻辑系统;;不确定性建模;;双重模糊器;;遥感影像分类
基金资助：国家自然科学基金青年科学基金(41801368);; 辽宁省教育厅基础研究青年项目(LJKOZ2021154)
