基于人工蚁群优化算法的遥感图像自动分类

• 作者: 曹重华 杨耘 林颖 王树根
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群优化 人工蚁群 遥感图像 分类 外激素
• 年，卷（期）: 2005,（29）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 77-80,116
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.29.023

摘要

将人工蚁群优化算法(AACO)尝试性地引入遥感图像分类,并进行了探索性研究.作为计算智能新的分支,人工蚁群优化算法具有很强的自组织性和自适应性.因此,自然成为科学工程领域一种强有力的信息处理和解决问题的手段;AACO算法利用蚂蚁的生物特性来实现遥感图像分类等非线性操作,具有并行性、鲁棒性.初步试验分析,此方法用于遥感图像分类是有效的,在一定程度上克服传统统计分类方法与ANN方法的某些不足.本文也推动人类利用群智能在遥感图像处理及相关领域的深入研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树根	武汉大学遥感信息工程学院	37	593	12.0	24.0
2	林颖	扬州大学信息工程学院	9	89	5.0	9.0
3	杨耘	武汉大学遥感信息工程学院	5	74	4.0	5.0
4	曹重华	南昌大学信息工程学院	4	40	3.0	4.0