节点文献

遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类

免费订阅

【作者】 黄孝斌沈军李国新钱利军郝强

【Author】 HUANG Xiaobin;SHEN Jun;LI Guoxin;QIAN Lijun;HAO Qiang;Research Center for National Space Utilization,College of Engineering & Technology,Chengdu University of Technology;First Geological Brigade,Hubei Geological Bureau;

【机构】 成都理工大学工程技学院国土空间应用研究中心湖北省地质局第一地质大队

【摘要】 传统的BP神经网络对于遥感图像的分类精度较低,因此设计一种遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类方法。通过建立神经元数学模型,分析其传递信息的过程,求取BP网络误差权及最优解,分析遥感图像中不同波段的差别并进行预处理,利用OIF指数来确定参与分类的波段最优组合,建立图像分类体系并确定土地类型,通过输出矩阵向量完成遥感图像土地类型的分类。利用传统分类方法和设计的方法对相同的遥感图像进行实验,实验结果表明,设计方法的分类精度比传统方法高出9.08%。

【基金】 2019年乐山市重点科技计划项(19GZD025);成都理工大学工程技术学院青年科学基金(C122016023);2018年湖北省自然资源厅地级城市地质调查试点示范项目(DKC-2018-7-1)
【所属期刊栏目】 计算机科学与应用 (2020年12期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2020.12.012
  • 【分类号】TP751;TP18
  • 【下载频次】258
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

浏览历史:
下载历史: