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一种基于改进蚁群优化算法的跨域高光谱图像分类技术

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本发明公开了一种基于改进蚁群优化算法的跨域高光谱图像分类技术。包括：预过滤模块、迭代求解模块和优化模块。其中，预过滤模块包括初始化子模块和特征选取子模块；迭代求解模块包括迭代搜索子模块、状态转移子模块、信息素更新子模块；优化模块包括基于优先级排序的蚁群策略子模块和基于精英蚂蚁的蚁群策略子模块。采用基于优先级排序的蚁群策略，使得后续的搜索过程能集中于前一次迭代中找到的全局最优解附近，从而获取两个场景更准确的特征子集；采用基于精英蚂蚁的蚁群策略以更高效地获取两个场景的最优特征子集，用于训练分类器；同时考虑源场景和目标场景的最优特征子集的整体分类精度，减弱光谱漂移的影响，以获得更高的图像分类精度。

著录项

公开/公告号CN115035345A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-09

原文格式PDF
申请/专利权人桂林理工大学;
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申请/专利号CN202210716603.6
发明设计人谢晓兰;余友华;刘亚荣;唐毅刚;
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申请日2022-06-23
分类号G06V10/764;G06N3/00;
代理机构
代理人
地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12号
入库时间 2023-06-19 16:46:06

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法律状态
2022-09-09

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