本文關鍵詞：加權變異粒子群BP神經網絡在遙感影像分類中的應用

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【摘要】：在經典的BP神經網絡框架支撐下,利用加權變異粒子群算法使神經網絡的訓練更加科學,同時也更好地發(fā)揮了粒子群算法的優(yōu)點,使其分類效果更加精準。實驗后的分類結果表明,與改進之前的BP神經網絡相比,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、最大似然及最小距離等分類方法進行了對比,分類效果均優(yōu)于以上方法。加權變異粒子群BP神經網絡不僅可以實現(xiàn)遙感影像的高精度分類,對解決"同譜異物"和"異物同譜"現(xiàn)象也具有一定的作用。
【作者單位】： 東華理工大學測繪工程學院;中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學國家重點實驗室;流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室;
【關鍵詞】： 粒子群算法 混合神經網絡 加權 變異 分類
【基金】：國家科技重大專項資助項目(14CNIC-032079-32-02) 國家高技術研究發(fā)展計劃資助項目(2014AA06A511) 國家自然科學基金資助項目(41371358)
【分類號】：TP18;TP751
【正文快照】： 遙感圖像分類是遙感圖像信息處理研究中最基本也是最重要的問題之一,遙感圖像分類方法精度的提高直接影響著遙感技術的應用和發(fā)展[1-2]。遙感影像的分類技術主要是根據(jù)地物反射的電磁波輻射信息在影像上的特征來識別地物的類屬及其分布情況[3],而能否快速精確地實現(xiàn)計算機自動

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本文編號：761907