10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.05.058
AGA-BP模型在遥感影像分类中的应用研究
作为遥感研究的关键技术,遥感影像分类一直是遥感研究热点;针对目前采用BP神经网络模型进行遥感影像分类时存在的对初始权阈值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,为了提高BP模型遥感影像分类精度,将自适应遗传算法引入到BP网络模型参数选择中;首先运用自适应遗传算法对BP模型权阈值参数进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于自适应遗传算法的BP网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中;仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值.
遥感、影像分类、BP神经网络、自适应遗传算法
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TP3(计算技术、计算机技术)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目NJZY16382
2017-06-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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