基于实值遗传算法与TAFSVM的遥感图像分类

• 作者: 戴宏亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 全间隔自适应模糊支持向量机 实值遗传算法 遥感图像 分类
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.04.002

摘要

支持向量机已经被成功应用于遥感图像分类.一种新型具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机被提出.这种新型的支持向量机具有通过训练集的模糊性来增强泛化能力;对不平衡训练集具有自适应性,对正负数据采用不同的损失算法,可以提高正确分类率;通过引进全间隔算法来代替软间隔算法,可以得到更低的泛化误差等优良特性,符合遥感图像数据的内在规律.并且运用实值遗传算法对其进行参数优选,得到一种新的分类器--AGATAFSvM.最后将该分类器应用于遥感图像分类.实验结果表明,该分类器非常适用于遥感图像分类,分类精度和稳定性明显高于径向基神经网络分类器、最近邻分类器和标准支持向量机.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴宏亮	广东商学院数学与计算科学学院	21	107	6.0	10.0