遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用

作者：邓凌云

来源：现代电子技术, 2020, 43(01): 40-43.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.01.011

• 遥感图像分类
• 遗传算法
• LVQ神经网络
• 网络训练
• 性能测试
• 精度评估

对于遥感图像分类过程中的问题,提出遗传算法LVQ神经网络来实现遥感图像的分类。将LVQ神经网络结合遗传算法,使用遗传算法最优阈值与权值实现网络训练,使分类精度得到提高。之后融合相似灰度值创建分类图像特征矢量,使特征矢量在神经网络中输入实现训练。学习矢量量化神经算法对初值非常敏感,对遥感图像分类精度具有一定影响。最后,为了对性能进行测试,在实验过程中对比本文分类方法和SVM决策树分类方法,通过实验结果表示,文中提出的分类方法的遥感图像分类精度为95.82%,与其他分类方法相比,分类精度得到进一步提高。

• 单位
  重庆人文科技学院