GA-PSO优化BP神经网络的遥感影像分类方法

来源 :遥感信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ydaf5hv2

【摘要】

：

针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值、受初始权阈值影响大和网络训练时间长等问题,提出一种遗传算法(GA)结合粒子群算法(PSO)优化BP神经网络(GA-PSO-BP)的遥感影像分类方法。通过PSO对问题的解空间进行迭代寻优,将粒子群粒子个体转化为GA染色体,利用GA的复制、交叉和变异对种群所有染色体进行寻优。GA-PSO迭代寻优得到的初始权阈值直接赋给BP神经网络,解决其易陷入局部极

【作者】

：

薛明韦波杨禄李景文姜建武

【机构】

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桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,桂林理工大学测绘地理信息学院

【出处】

：

遥感信息

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

影像分类 BP神经网络粒子群算法遗传算法算法优化 image classificationBP neural networkparticle swarm

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41461085),“广西八桂学者”专项经费项目(2019-79),广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(16-380-25-04),桂林理工大学博士基金项目(1996015)

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