本文選題：遺傳算法 + 譜段選擇��； 參考：《計算機工程與應用》2017年05期

【摘要】：高光譜數(shù)據(jù)在物質(zhì)分類識別領(lǐng)域得到了廣泛應用,但存在數(shù)據(jù)量大、波段間相關(guān)性高等問題,嚴重影響分類精度及應用。針對以上問題分析了已有的波段選擇方法,提出了基于波段聚類及監(jiān)督分類的遺傳算法,對高光譜數(shù)據(jù)進行波段選擇:采用K均值聚類算法對波段數(shù)據(jù)進行聚類分析,構(gòu)造波段子集合;利用分類器族分類精度構(gòu)造適應度函數(shù),采用遺傳算法對波段子集合進行優(yōu)化選擇。最后用闊葉林高光譜數(shù)據(jù)對提出的算法進行對比實驗,實驗結(jié)果表明針對分類應用,提出的算法能夠非常有效地選擇高光譜譜段。
[Abstract]:Hyperspectral data have been widely used in the field of material classification and recognition, but there are some problems such as large amount of data and high correlation between bands, which seriously affect the classification accuracy and application. In view of the above problems, the existing band selection methods are analyzed, and a genetic algorithm based on band clustering and supervised classification is proposed. The band selection of hyperspectral data is carried out. The K-means clustering algorithm is used to cluster the band data. The band subsets are constructed and the fitness function is constructed by using the classification accuracy of the classifier family. The genetic algorithm is used to optimize the selection of the band subsets. Finally, the hyperspectral data of broad-leaved forest are used to compare the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can select the hyperspectral spectrum effectively for classification applications.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學信息學院;浙江農(nóng)林大學環(huán)境與資源學院;
【分類號】：TP79

【參考文獻】

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本文編號：1810388