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一种基于生物群集智能优化的遥感分类方法 被引量:8
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作者 刘小平 黎夏 +2 位作者 彭晓鹃 黎海波 何晋强 《中国科学(D辑)》 CSCD 北大核心 2007年第10期1400-1408,共9页
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.... 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. 展开更多
关键词 群集智能 粒子群(Particle SWARM Optimization pso)遥感影像 分类
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