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分类是遥感图像应用的一个重要方面，传统的影像分类方法已不能满足精度的需要，而基于线性映射的人工神经网络方法可以在一定程度上消除传统的影像分类所带来的模糊性和不确定性。文章介绍了神经网络原理，神经网络分类的思想及实现，神经网络在遥感图像分类中的应用等内容，通过实验对比突出神经网络分类法的优势，并对其未来发展趋势作出展望

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最近一段时间优化方法，尤其是进化计算技术，属于主要讨论的话题。遗传算法中，相对较新的方法，在这一领域 （他们的发展已经开始十或十五年前），越来越会变得越来越流行的工具，为解决日益谱的优化任务，已知的一些实际应用。我们已开始处理这些方法，2000 年夏天。有人能帮助我们解决当今来到焦点的优化问题相对不同套的同样可靠的、 有效的和通用算法需要。除其他外一直在调查以下几个问题： 鉴别材料模型参数、 回归分析、 可以用来从实验 resultstopological optimizationssome 工程任务，例如，钢筋混凝土梁与其他结构和结构构件的优化近似的材料模型参数估计的神经网络的训练。

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