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摘要:
基于ant-miner算法,提出改进蚁群规则挖掘算法.首先,从信息素浓度增加项、信息素挥发系数两方面,改进信息素浓度更新策略;其次,在算法求解中,引入变异算子,有效加快进化过程,缩短计算时间,获得较好的分类规则.以长沙市城区2006年TM影像为试验数据,在分类试验中对算法进行了验证.结果表明,相对于ant-miner和决策树方法而言,改进蚁群规则挖掘算法能挖掘出规则数目更少、形式更简单的分类规则,同时缩短计算时间,从而能够提高分类精度和效率.
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内容分析
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文献信息
篇名 改进利用蚁群规则挖掘算法进行遥感影像分类
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 蚁群规则挖掘 信息素更新 变异算子 遥感影像分类
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 59-66
页数 8页 分类号 P208
字数 6144字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾永年 中南大学地球科学与信息物理学院空间信息技术与可持续发展研究中心 87 1894 24.0 40.0
2 李静 中南大学地球科学与信息物理学院空间信息技术与可持续发展研究中心 109 599 12.0 20.0
3 靳文凭 中南大学地球科学与信息物理学院空间信息技术与可持续发展研究中心 7 102 5.0 7.0
4 吴孔江 中南大学地球科学与信息物理学院空间信息技术与可持续发展研究中心 3 41 3.0 3.0
5 何丽丽 中南大学地球科学与信息物理学院空间信息技术与可持续发展研究中心 3 46 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群规则挖掘
信息素更新
变异算子
遥感影像分类
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘学报
月刊
1001-1595
11-2089/P
大16开
北京复兴门外三里河路50号
2-224
1957
chi
出版文献量(篇)
3170
总下载数(次)
17
总被引数(次)
68216
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导