基于粒子群优化的模糊特征自适应选择方法

编号 zgly0000732695

文献类型 期刊论文

文献题名 基于粒子群优化的模糊特征自适应选择方法

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 李林宜  李德仁 

作者单位 武汉大学遥感信息工程学院  武汉大学测绘遥感信工工程国家重点实验室 

母体文献 测绘科学技术学报 

年卷期 2011,28(2)

页码 121-124

年份 2011 

分类号 P237 

关键词 粒子群优化算法  模糊特征选择  模糊分类  自适应  遥感 

文摘内容 模糊特征的选择影响着模糊分类的结果。从大量模糊特征中选择出有效特征进行分类,存在着一定的难度。粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力。将离散二进制PSO用于模糊特征选择,实现了基于PSO的模糊特征自适应选择方法,并通过航空和卫星遥感影像的模糊分类实验,验证了此方法的有效性。