提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像 的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分 数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光 谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network

采用某股份制银行的698 家贷款企业样本, 基于粗糙集-Elman 神经网络集成构建了贷款企业五 级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系, 然后将训练样本送入Elman 神经网 络进行学习和训练, 进而对检验样本的风险等级进行判别.结果表明, 与传统的logistic 回归模型相比, 粗 糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高, 是一种更为有效和实用的分类方法, 为我国商业银行五 级分类管理提供一个新的方法. 关键词:　粗糙集;Elman 神经网络