遗传算法优化的BP神经网络GF-2影像森林分类方法

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摘要

一种遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法，包括以下步骤，1)将分类区域地表植被分成三级；2)对在分类区域获取的遥感影像进行预处理；3)将进行预处理的遥感影像光谱中加入特征值，以增强特征差异性；4)建立BP神经网络的拓扑结构；5)对权值和阀值进行遗传算法优化；6)将遥感影像中的特征值输入到BP神经网络算法中，完成地物的分类。本发明的遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法克服BP神经网络稳定性不高，最终权值与阈值容易陷入局部最优，使得分类效果无法达到最好的缺点的遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法，其能够进一步的提高分类精度。

基本信息

专利标题：

遗传算法优化的BP神经网络GF-2影像森林分类方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111445023A

申请号：

CN202010100141.6

公开（公告）日：

2020-07-24

申请日：

2020-02-18

授权号：

CN111445023B

授权日：

2022-04-19

发明人：

周璀张智填张贵刘彦君

申请人：

中南林业科技大学

申请人地址：

湖南省长沙市天心区韶山南路498号

代理机构：

代理人：

优先权：

CN202010100141.6

主分类号：

G06N3/08

IPC分类号：

G06N3/08 G06N3/12 G06T5/50 G06T7/30 G06T7/40 G06K9/00 G06K9/62