一种无人机相似地貌场景分类算法的构建与应用

• 作者: 魏玮
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 无人机 遗传算法 支持向量机 特征重组法 SGS算法
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 自然资源调查监测
• 页码范围: 1772-1775
• 页数: 4页
• 分类号: P237|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.12.023

摘要

结合遗传算法(GA)和支持向量机(SVM),提出GA-SVM算法,将其应用于SVM参数寻优,同时运用深度学习中的稀疏自编码器(SAE),采用特征重组法获取无人机图像的特征集,将重组得到的特征集输入到SVM分类器中,最终得到一种新的无人机相似地貌场景分类算法—SAE-GA-SVM,简称SGS算法.应用结果表明:SGS算法与其他传统分类算法相比具有寻优速度快、分类准确率高等特点,该算法交叉验证准确率和平均分类准确率分别可达到92.2％和92.8％,具有良好的分类效果,可在无人机相似地貌场景分类工作中予以合理应用.

作者信息

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1	魏玮		2	0	0.0	0.0