基于自适应脊波网络的高光谱遥感图像分类

来源 :计算机科学 | 被引量 : 9次 | 上传用户：thardway

【摘要】

：

神经网络是遥感地物自动分类的重要工具之一。利用多尺度几何分析中的脊波基函数建立了一种自适应脊波网络模型。在传统自适应粒子群算法的基础上,提出一种引入粒子密度因子的自适应粒子群优化算法作为网络训练算法。为验证其性能,利用互信息约简技术对220波段AVIRIS 92AV3C高光谱数据进行约简,并将它们作为网络输入实现对高光谱遥感地物的自动分类。仿真试验表明:引入粒子密度因子的粒子群算法与传统粒子群算法

【作者】

：

孙锋利何明一高全华

【机构】

：

西北工业大学电子信息学院,长安大学理学院

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2011年08期

【关键词】

：

脊波神经网络粒子群优化高光谱分类 Ridgelet Neural network Particle swarm optimization Hyper

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