基于粒子群优化的模糊特征自适应选择方法

• 作者: 李德仁 李林宜
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粒子群优化算法 模糊特征选择 模糊分类 自适应 遥感
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 121-124
• 分类号: P237
• 字数: 3196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2011.02.011

摘要

模糊特征的选择影响着模糊分类的结果.从大量模糊特征中选择出有效特征进行分类,存在着一定的难度.粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力.将离散二进制PSO用于模糊特征选择,实现了基于PSO的模糊特征自适应选择方法,并通过航空和卫星遥感影像的模糊分类实验,验证了此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德仁	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	350	13038	58.0	101.0
2	李林宜	武汉大学遥感信息工程学院	11	52	4.0	7.0