【文章摘要】本文主要探讨了基于人工神经网络的无人岛异常识别系统的设计与实现，以应对我国海洋强国战略背景下对无人岛保护的需求。无人岛作为我国重要的自然资源，具有多方面的价值，包括社会、经济、政治和军事价值。为了有效保护无人岛，文章提出了一种创新的方法，该方法克服了传统高光谱图像（HSI）异常检测的局限性，采用两个多层神经网络进行异常检测和识别，从而提高性能。
【异常检测与人工神经网络】异常检测是监控和识别系统中关键的一环，尤其在无人岛监测中，快速发现异常状况对于保护海洋权益至关重要。传统的统计性方法在处理无人机拍摄的高光谱图像时可能效率不高。人工神经网络作为一种强大的机器学习工具，可以模拟人脑的神经元工作原理，通过训练学习数据中的模式和规律，从而在新的输入数据中识别异常。文章中提到的双层神经网络架构，可能分别用于特征提取和异常分类，提高了检测的准确性和速度。
【高光谱遥感技术】高光谱遥感技术是现代遥感技术的一种，能提供连续且精细的光谱信息，对于识别地物的细微差异非常有效。在无人岛异常识别中，高光谱图像可以捕捉到岛上植被、土壤、水体等的微小变化，为神经网络提供丰富的输入信息，帮助识别异常情况。
【系统实现与实验结果】文章在镆铘岛进行了实验，实验结果表明，提出的神经网络方法能够在保持高准确性的同时，快速发现无人岛的异常状况，相比传统的统计方法有显著优势。这表明，结合高光谱遥感和深度学习的异常识别系统在实际应用中具有很大的潜力。
【结论与展望】该研究为无人岛的智能化管理提供了技术支持，未来可能进一步优化神经网络结构，提升识别效率，或者结合其他AI技术如深度强化学习，实现更加自主和动态的异常响应机制。同时，该方法也可能扩展到其他领域的异常检测，如森林火灾预警、环境监测等。
【关键词】异常检测、高光谱遥感、人工神经网络
总的来说，该研究利用人工神经网络和高光谱遥感技术，构建了一个高效的无人岛异常识别系统，为我国无人岛的保护提供了科技保障，展示了人工智能在海洋权益保护中的应用前景。
