基于改進(jìn)粒子群的高光譜遙感影像處理方法的研究.docx


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基于改進(jìn)粒子群的高光譜遙感影像處理方法的研究,1.6萬字35頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)摘要高光譜遙感影像因其優(yōu)越的性能而受到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用,在諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,并且潛力無限。但是它也存在很多固有缺點(diǎn),其中波段數(shù)較多是一個(gè)比較重要的問題,直接影響著高光譜遙感影像處理的計(jì)算量、計(jì)算復(fù)雜度、處理時(shí)間等一系列問題。我們...


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基于改進(jìn)粒子群的高光譜遙感影像處理方法的研究
1.6萬字 35頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要
高光譜遙感影像因其優(yōu)越的性能而受到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用,在諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,并且潛力無限。但是它也存在很多固有缺點(diǎn),其中波段數(shù)較多是一個(gè)比較重要的問題,直接影響著高光譜遙感影像處理的計(jì)算量、計(jì)算復(fù)雜度、處理時(shí)間等一系列問題。我們要想更好的對高光譜遙感影像數(shù)據(jù)加以應(yīng)用就要想辦法對它降維。對高光譜遙感影像的降維有特征提取和特征選擇兩種,本論文所做的工作是采用特征選擇中的一種優(yōu)化搜索算法——粒子群優(yōu)化算法,并了解研究相關(guān)的改進(jìn)策略,用經(jīng)過改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法來對遙感影像數(shù)據(jù)降維,優(yōu)選出較為合理的波段子集。高光譜遙感數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)中還有一個(gè)很關(guān)鍵的部分就是對它的分類,對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理選擇出合適的波段子集后,用該子集來對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,對分類的速度和精度的提高都會(huì)有很大程度的幫助。支持向量機(jī)SVM因?yàn)樗鼡碛懈吖庾V遙感影像處理的優(yōu)勢,在高光譜遙感影像分類中廣泛使用。本論文采用融合正切函數(shù)特性改進(jìn)慣性權(quán)重的粒子群改進(jìn)方法來進(jìn)行高光譜遙感影像的波段選擇(TANW-BPSO模型),優(yōu)選出波段子集后,將其用于SVM分類實(shí)驗(yàn),并與未經(jīng)降維、未經(jīng)算法優(yōu)化兩種方法進(jìn)行對比,通過分類精度的提高和波段維數(shù)的降低來考證該模型的有效性。
關(guān)鍵詞:高光譜遙感影像,波段選擇,改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法,支持向量機(jī)SVM,分類精度
1.6萬字 35頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要
高光譜遙感影像因其優(yōu)越的性能而受到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用,在諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,并且潛力無限。但是它也存在很多固有缺點(diǎn),其中波段數(shù)較多是一個(gè)比較重要的問題,直接影響著高光譜遙感影像處理的計(jì)算量、計(jì)算復(fù)雜度、處理時(shí)間等一系列問題。我們要想更好的對高光譜遙感影像數(shù)據(jù)加以應(yīng)用就要想辦法對它降維。對高光譜遙感影像的降維有特征提取和特征選擇兩種,本論文所做的工作是采用特征選擇中的一種優(yōu)化搜索算法——粒子群優(yōu)化算法,并了解研究相關(guān)的改進(jìn)策略,用經(jīng)過改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法來對遙感影像數(shù)據(jù)降維,優(yōu)選出較為合理的波段子集。高光譜遙感數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)中還有一個(gè)很關(guān)鍵的部分就是對它的分類,對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理選擇出合適的波段子集后,用該子集來對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,對分類的速度和精度的提高都會(huì)有很大程度的幫助。支持向量機(jī)SVM因?yàn)樗鼡碛懈吖庾V遙感影像處理的優(yōu)勢,在高光譜遙感影像分類中廣泛使用。本論文采用融合正切函數(shù)特性改進(jìn)慣性權(quán)重的粒子群改進(jìn)方法來進(jìn)行高光譜遙感影像的波段選擇(TANW-BPSO模型),優(yōu)選出波段子集后,將其用于SVM分類實(shí)驗(yàn),并與未經(jīng)降維、未經(jīng)算法優(yōu)化兩種方法進(jìn)行對比,通過分類精度的提高和波段維數(shù)的降低來考證該模型的有效性。
關(guān)鍵詞:高光譜遙感影像,波段選擇,改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法,支持向量機(jī)SVM,分類精度
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