基于遗传算法的多光谱影像非监督训练分类系统(英文)

编号 zgly0001591033

文献类型 期刊论文

文献题名 基于遗传算法的多光谱影像非监督训练分类系统(英文)

作者 HUNGChih-Cheng  MinhPham  KUOBor-Chen  TommyL.Coleman 

作者单位 南方技术州立大学计算与软件学院  国立台中大学教育管理与统计研究所  阿拉巴马农工大学农业与环境科学学院乔治亚州  30067.美国阿拉巴马农工大学农业与环境科学学院  阿拉巴马州  35762.美国  乔治亚州  30067.美国  台中  中国台湾 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2007年05期

年份 2007 

分类号 TP751.1 

关键词 非监督训练  聚类算法  人工神经网络  竞争学习算法  遗传算法 

文摘内容 本文将遗传算法(GA)应用于非监督训练,提高了遥感数据的分类精度。遗传竞争学习算法(GA-CL)综合了遗传算法和简单的竞争学习算法,可用于改进非监督训练的结果。遗传算法在典型样本聚类的过程中可以避免得到局部最优值。Jeffries-Matusita(J-M)距离法是通过统计测量两个训练类别之间的分离度,可用于评价这种算法。将此算法应用于TM数据的结果显示,遗传算法改进了简单的竞争学习算法,与其他非监督训练算法相比,其提供了K-均值,GA-K-均值和简单的竞争学习算法。