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基于鱼群算法的极限学习机影像分类方法优化
被引量：
8
1
作者
林怡
季昊巍
+1 位作者
NICO Sneeuw
叶勤
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期156-164,共9页
在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神...
在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。
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关键词
极限学习机
鱼群算法
影像分类
小波核函数
遥感影像
优化
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职称材料
题名
基于鱼群算法的极限学习机影像分类方法优化
被引量：
8
1
作者
林怡
季昊巍
NICO Sneeuw
叶勤
机构
同济
大学
测绘与地理信息
学院
斯图加特大学航空航天与大地测量学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期156-164,共9页
基金
国土资源部公益性行业科研专项(201211011)
上海市科学技术委员会科研计划项目(13231203602)
文摘
在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。
关键词
极限学习机
鱼群算法
影像分类
小波核函数
遥感影像
优化
Keywords
extreme learning machine
fish swarm algorithm
image classification
wavelet kernel function
remote sensing image
optimization
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
F301.23 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于鱼群算法的极限学习机影像分类方法优化
林怡
季昊巍
NICO Sneeuw
叶勤
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
8
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职称材料
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参考文献
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