【摘 要】
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蚁群算法作为一种新型的智能优化算法,已经成功应用在许多领域,然而应用蚁群优化算法进行遥感数据处理则是一个新的研究热点。蚁群规则挖掘算法是基于分类规则挖掘进行分类,
【机 构】
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中国科学院对地观测与数字地球科学中心
【基金项目】
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中国科学院“优秀博士学位论文、院长奖获得者科研启动专项资金”,国家自然科学基金项目（40701105）
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蚁群算法作为一种新型的智能优化算法,已经成功应用在许多领域,然而应用蚁群优化算法进行遥感数据处理则是一个新的研究热点。蚁群规则挖掘算法是基于分类规则挖掘进行分类,能够处理多特征的数据。因此,论文将蚁群规则挖掘算法应用到多特征遥感数据分类处理中,并采用北京地区的Landsat TM和Envisat ASAR数据作为实验数据,对选择的遥感数据进行了多特征分类实验。实验结果分别与最大似然分类法、C4.5方法进行对比,分析表明：1）蚁群规则挖掘算法是一种无参数分类的智能方法,具有很好的鲁棒性,2）能够挖掘较简单的
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