基于知识的空间特征逐步寻优挖掘模型及其在遥感影像分类中的应用

• 作者: 明冬萍 沈占锋 郑江 陈秋晓 骆剑承
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 空间逐步寻优 特征挖掘 遗传算法 知识 影像分类
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 735-741
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 5424字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.06.017

摘要

基于扩展的高斯混合密度降解模型,本文提出一种利用遗传算法实现逐步寻优的特征挖掘模型.利用该模型可以从混合密度特征空间中挖掘出多个未知特征并以树状的层次方式逐步分离出来.为了更好地与实际情况相吻合,本文引入符号化的知识处理方法,提出了基于知识的空间特征逐步寻优挖掘模型,并将其应用到遥感影像的实例分析,取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆剑承	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	124	4043	33.0	60.0
2	明冬萍	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	15	465	9.0	15.0
3	沈占锋	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	93	1646	22.0	36.0
4	陈秋晓	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	9	434	7.0	9.0
5	郑江	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	7	138	5.0	7.0