| 优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法 |
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| 引用本文： | 薛明,韦波,李景文,姜建武.优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法[J].测绘科学,2021,46(11):47-55. |
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| 作者姓名： | 薛明 韦波 李景文 姜建武 |
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| 作者单位： | 桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004 |
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| 摘 要： | 针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值和单一影像特征缺乏有效地物判别信息的问题,该文提出了一种遗传算法(GA)结合指数粒子群算法(ExpPSO)优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法(GA-ExpPSO-BP).该方法将设计的基于指数函数的ExpPSO与GA结合构建GA-ExpPSO算法,利用GA-ExpPSO算法对BP神经网络的权阈值进行初始寻优从而构建GA-ExpPSO-BP模型.以高分二号、资源三号遥感影像为实验数据,通过制作多特征融合数据集训练及实验验证.结果 表明:该方法的类别精度、总体精度和Kappa系数均最高,且训练耗时和误差最小,能有效改善影像的分类效果,提高分类效率和精度.
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| 关 键 词： | BP神经网络 遗传算法 指数粒子群算法 多特征融合 遥感影像分类 算法优化 |
Multi feature fusion remote sensing image classification method based on optimized BP neural network |
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| XUE Ming,WEI Bo,LI Jingwen,JIANG Jianwu.Multi feature fusion remote sensing image classification method based on optimized BP neural network[J].Science of Surveying and Mapping,2021,46(11):47-55. |
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| Authors: | XUE Ming WEI Bo LI Jingwen JIANG Jianwu |
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