计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
5期
51-53,71
,共4页
王卫红%严鲁琴%金丹丹%徐文涛%李曲
王衛紅%嚴魯琴%金丹丹%徐文濤%李麯
왕위홍%엄로금%금단단%서문도%리곡
面向对象%遥感分类%GEP%PSO
麵嚮對象%遙感分類%GEP%PSO
면향대상%요감분류%GEP%PSO
Object-oriented%Remote sensing classification%GEP%PSO
针对演化算法的寻优能力,提出了基于GEPSO(GEP Optimized by PSO)模型的面向对象遥感图像分类方法.先对遥感图像进行分割,选择特征集,然后利用GEPSO算法为每类图像对象构造一个类中心.构造类中心的过程先利用GEP搜索一个次优解,再根据这个次优解利用PSO搜索最优解.实验结果表明,基于GEPSO模型的面向对象遥感图像分类方法具有较高的分类精度.
針對縯化算法的尋優能力,提齣瞭基于GEPSO(GEP Optimized by PSO)模型的麵嚮對象遙感圖像分類方法.先對遙感圖像進行分割,選擇特徵集,然後利用GEPSO算法為每類圖像對象構造一箇類中心.構造類中心的過程先利用GEP搜索一箇次優解,再根據這箇次優解利用PSO搜索最優解.實驗結果錶明,基于GEPSO模型的麵嚮對象遙感圖像分類方法具有較高的分類精度.
침대연화산법적심우능력,제출료기우GEPSO(GEP Optimized by PSO)모형적면향대상요감도상분류방법.선대요감도상진행분할,선택특정집,연후이용GEPSO산법위매류도상대상구조일개류중심.구조류중심적과정선이용GEP수색일개차우해,재근거저개차우해이용PSO수색최우해.실험결과표명,기우GEPSO모형적면향대상요감도상분류방법구유교고적분류정도.
