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发明专利
已授权
一种基于GA优化PPLN的遥感影像监督分类方法
📄 申请号:CN202410729378.9
📄 发布日:2025/09/09
著录项目信息
申请日
2024-06-06
公开号
CN118675027B
公开日
2024-12-03
申请人
苏州科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_82
IPC 分类号
G06V10_82
,
G06V10_764
,
G06V20_13
,
G06V20_10
,
G06V10_58
,
G06N3_0499
,
G06N3_086
,
G06N3_09
,
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
人工智能算法
遥感技术
应用场景
遥感影像分类, 土地利用监测, 环境监测, 农业遥感, 城市规划
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摘要
本发明属于遥感卫星测量技术领域,具体涉及一种基于GA优化PPLN的遥感影像监督分类方法,包括如下步骤:采集遥感图像样本;从采集到的样本中选择出不同模式的样本,分别构建样本数据集;确定投影寻踪学习网络的网络结构;利用输入输出样本数据集训练投影寻踪学习网络,并确定投影寻踪学习网络的状态,其中采用遗传算法计算输入权值、平滑函数的系数以及输出权值的初值;将待识别的图像输入训练后的投影寻踪学习网络进行识别分类;本发明具有投影寻踪的降维能力、神经网络广泛映射能力和GA快速、全局收敛以及增强式学习能力的性能,本发明能提高影像分类精度,克服易陷入局部极小值。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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