计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
23期
24-27
,共4页
遥感影像分类%人工免疫%独特型网络%分区记忆模式
遙感影像分類%人工免疫%獨特型網絡%分區記憶模式
요감영상분류%인공면역%독특형망락%분구기억모식
基于独特型免疫网络原理,提出了一种新型的分区记忆模式人工独特型网络模型,并利用其对卫星遥感数据进行了分类.该模型在结构上将免疫网络的记忆抗体划分为特异记忆抗体区和自由记忆抗体区.前者的主要功能是记忆各类别抗原的特异特征,后者为前者提供各种类型的抗体源.记忆抗体间按照亚动力学原理进行调节,实现免疫网络的寻优过程.基于上述分区,它在初次免疫响应过程中实现网络的搭建和训练,在二次免疫响应过程中实现信息提取.最后利用该模型对ETM数据进行地物分类,并与传统分类方法进行对比.结果表明:该模型的总分类精度和Kappa系数分别是92.6%和0.91,优于传统分类方法.
基于獨特型免疫網絡原理,提齣瞭一種新型的分區記憶模式人工獨特型網絡模型,併利用其對衛星遙感數據進行瞭分類.該模型在結構上將免疫網絡的記憶抗體劃分為特異記憶抗體區和自由記憶抗體區.前者的主要功能是記憶各類彆抗原的特異特徵,後者為前者提供各種類型的抗體源.記憶抗體間按照亞動力學原理進行調節,實現免疫網絡的尋優過程.基于上述分區,它在初次免疫響應過程中實現網絡的搭建和訓練,在二次免疫響應過程中實現信息提取.最後利用該模型對ETM數據進行地物分類,併與傳統分類方法進行對比.結果錶明:該模型的總分類精度和Kappa繫數分彆是92.6%和0.91,優于傳統分類方法.
기우독특형면역망락원리,제출료일충신형적분구기억모식인공독특형망락모형,병이용기대위성요감수거진행료분류.해모형재결구상장면역망락적기억항체화분위특이기억항체구화자유기억항체구.전자적주요공능시기억각유별항원적특이특정,후자위전자제공각충류형적항체원.기억항체간안조아동역학원리진행조절,실현면역망락적심우과정.기우상술분구,타재초차면역향응과정중실현망락적탑건화훈련,재이차면역향응과정중실현신식제취.최후이용해모형대ETM수거진행지물분류,병여전통분류방법진행대비.결과표명:해모형적총분류정도화Kappa계수분별시92.6%화0.91,우우전통분류방법.
