PSO-BP模型在遥感影像分类中的应用研究

王海军

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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,将粒子群算法引入到BP网络模型参数选择中.首先运用粒子群算法对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,随后建立基于粒子群算法的BP网络分类模型,并采用MATLAB语言实现了该算法,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.

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来源
《科技创新与应用》 |2017年第1期|55-5658|共3页
作者
王海军;
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作者单位

鄂尔多斯应用技术学院;

内蒙古鄂尔多斯 017000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
遥感; 影像分类; BP神经网络; 粒子群算法;

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