基于粒子群优化算法的SVM神经网络在海底底质分类中的应用

摘要：

针对海底质地的特点,利用底质图像的灰度纹理共生矩阵和灰度均值作为特征参数,采用粒子群优化算法训练支持向量机的神经网络(SVM),对海底底质图像进行自动分类.本文以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得了理想的效果.

关键词：粒子群优化算法、SVM神经网络、共生矩阵、海底底质分类

所属期刊栏目：35

分类号：P229.1(大地测量学)

资助基金：广州海洋地质调查局天然气水合物专项数据库建设及战略研究项目GHZ 201100312

在线出版日期：2013-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：66-68