遥感图像分类中模糊模式识别和决策树方法的应用研究.pdf
本文关键词:遥感图像分类中模糊模式识别和决策树方法的应用研究,由笔耕文化传播整理发布。
首都师范大学
硕士学位论文
遥感图像分类中模糊模式识别和决策树方法的应用研究
姓名:罗来平
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:刘先林;宫辉力
20060520
首都师范大学硕士学位论文
中文摘要
摘要
本文作为国家高新技术研究发展计划 863计划 资助课题“遥感数据处理
平台与应用”的一部分,,对遥感图像分类中的一些关键技术和主要算法做了深
入的研究。针对传统监督和非监督分类的不足,将模糊模式识别技术引入其
中,并对模糊C均值算法进行了改进,从而获得了更好的分类效果。文中根
据前人提出的某些特定应用的决策树模型,建立了一个通用的知识规则符号
库,并设计了一个通用的决策树分类平台,方便了决策树模型的建立和分类。
最后设计并开发了以“图像分类一分类后处理一精度评价”为一体的“遥感图像
分类系统”。主要从事了以下研究工作:
1 在分析了传统监督和非监督分类方法的基础上,分别给出了传统分类
六种算法的分类思想和算法流程。并指出了这些基于统计模式识别的
传统分类方法的不足,结合模糊数学的思想,将模糊模式识别技术引
入遥感图像分类中。在研究了模糊C均值算法的基础上,提出了一种
适合于遥感图像的改进模糊C均值算法,该改进算法结合邻域统计分
析的思想来优化隶属度函数,能够获得更快的分类速度、更高的分类
精度和更好的分类效
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本文编号:184423
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