AGA-BP模型在遥感影像分类中的应用研究

• 作者: 王海军
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 遥感 影像分类 BP神经网络 自适应遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 212-214
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.05.058

摘要

作为遥感研究的关键技术,遥感影像分类一直是遥感研究热点;针对目前采用BP神经网络模型进行遥感影像分类时存在的对初始权阈值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,为了提高BP模型遥感影像分类精度,将自适应遗传算法引入到BP网络模型参数选择中;首先运用自适应遗传算法对BP模型权阈值参数进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于自适应遗传算法的BP网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中;仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海军		26	23	3.0	3.0