加权变异粒子群BP神经网络在遥感影像分类中的应用

发布时间：2017-08-30 22:39

  本文关键词：加权变异粒子群BP神经网络在遥感影像分类中的应用

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【摘要】：在经典的BP神经网络框架支撑下,利用加权变异粒子群算法使神经网络的训练更加科学,同时也更好地发挥了粒子群算法的优点,使其分类效果更加精准。实验后的分类结果表明,与改进之前的BP神经网络相比,总体精度和Kappa系数分别提高了0.108 3和0.138 3;与支持向量机、最大似然及最小距离等分类方法进行了对比,分类效果均优于以上方法。加权变异粒子群BP神经网络不仅可以实现遥感影像的高精度分类,对解决"同谱异物"和"异物同谱"现象也具有一定的作用。
【作者单位】： 东华理工大学测绘工程学院;中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室;
【关键词】： 粒子群算法 混合神经网络 加权 变异 分类
【基金】：国家科技重大专项资助项目(14CNIC-032079-32-02) 国家高技术研究发展计划资助项目(2014AA06A511) 国家自然科学基金资助项目(41371358)
【分类号】：TP18;TP751
【正文快照】： 遥感图像分类是遥感图像信息处理研究中最基本也是最重要的问题之一,遥感图像分类方法精度的提高直接影响着遥感技术的应用和发展[1-2]。遥感影像的分类技术主要是根据地物反射的电磁波辐射信息在影像上的特征来识别地物的类属及其分布情况[3],而能否快速精确地实现计算机自动

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本文编号：761907