遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用

摘要：

对于遥感图像分类过程中的问题,提出遗传算法LVQ神经网络来实现遥感图像的分类.将LVQ神经网络结合遗传算法,使用遗传算法最优阈值与权值实现网络训练,使分类精度得到提高.之后融合相似灰度值创建分类图像特征矢量,使特征矢量在神经网络中输入实现训练.学习矢量量化神经算法对初值非常敏感,对遥感图像分类精度具有一定影响.最后,为了对性能进行测试,在实验过程中对比本文分类方法和SVM决策树分类方法,通过实验结果表示,文中提出的分类方法的遥感图像分类精度为95.82％,与其他分类方法相比,分类精度得到进一步提高.

关键词：遥感图像分类、遗传算法、LVQ神经网络、网络训练、性能测试、精度评估

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.73-34

资助基金：重庆人文科技学院16CRKXJ07

在线出版日期：2020-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：40-43