本文關(guān)鍵詞：加權(quán)變異粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感影像分類(lèi)中的應(yīng)用

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【摘要】：在經(jīng)典的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架支撐下,利用加權(quán)變異粒子群算法使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更加科學(xué),同時(shí)也更好地發(fā)揮了粒子群算法的優(yōu)點(diǎn),使其分類(lèi)效果更加精準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)后的分類(lèi)結(jié)果表明,與改進(jìn)之前的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,總體精度和Kappa系數(shù)分別提高了0.108 3和0.138 3;與支持向量機(jī)、最大似然及最小距離等分類(lèi)方法進(jìn)行了對(duì)比,分類(lèi)效果均優(yōu)于以上方法。加權(quán)變異粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以實(shí)現(xiàn)遙感影像的高精度分類(lèi),對(duì)解決"同譜異物"和"異物同譜"現(xiàn)象也具有一定的作用。
【作者單位】： 東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群算法 混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 加權(quán) 變異 分類(lèi)
【基金】：國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)資助項(xiàng)目(14CNIC-032079-32-02) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014AA06A511) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41371358)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP751
【正文快照】： 遙感圖像分類(lèi)是遙感圖像信息處理研究中最基本也是最重要的問(wèn)題之一,遙感圖像分類(lèi)方法精度的提高直接影響著遙感技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展[1-2]。遙感影像的分類(lèi)技術(shù)主要是根據(jù)地物反射的電磁波輻射信息在影像上的特征來(lái)識(shí)別地物的類(lèi)屬及其分布情況[3],而能否快速精確地實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：761907