| 一种基于生物群集智能优化的遥感分类方法 |
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| 引用本文： | 刘小平,黎夏,彭晓鹃,黎海波,何晋强.一种基于生物群集智能优化的遥感分类方法[J].中国科学D辑,2007,37(10):1400-2408. |
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| 作者姓名： | 刘小平 黎夏 彭晓鹃 黎海波 何晋强 |
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| 作者单位： | 1. 中山大学地理科学与规划学院,广州,510275
2. 南海环境监测中心,广州,510300 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家高技术研究发展计划(863计划);国家海洋局青年海洋科学基金;农业部南海区渔政渔港监督管理局资助项目 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于生物群集智能(swarm intelligence-based)的遥感影像分类新方法. 智能式分类是遥感研究的热点和趋势. 设计出一种新的实数制编码的粒子群遥感影像分类器(PSO-Miner), 在分类规则提取时, 粒子能自动寻找各个波段的最优分割点. 并且该方法所提取的分类规则毋需通过数学公式来表达, 能更方便和准确地描述自然界中的复杂关系, 比数学公式更容易让人理解. 将该方法应用于番禺地区的遥感影像, 取得了较好的分类结果. 并与See5.0决策树方法进行了对比研究, 实验结果表明, 基于群集智能方法的分类精度比决策树方法的精度更高.
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| 关 键 词： | 群集智能 粒子群(Particle Swarm Optimization PSO) 遥感影像 分类 |
| 收稿时间： | 2007-05-21 |
| 修稿时间： | 2007年5月21日 |
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