基于ReliefF和PSO混合特征選擇的面向?qū)ο笸恋乩梅诸?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2017-07-18 18:05
本文關(guān)鍵詞：基于ReliefF和PSO混合特征選擇的面向?qū)ο笸恋乩梅诸?/strong>
更多相關(guān)文章： 土地利用 分類 支持向量機(jī) 特征選擇 面向?qū)ο?/b> ReliefF 粒子群優(yōu)化算法
【摘要】：針對面向?qū)ο笸恋乩梅诸惔嬖谔卣骶S數(shù)過高的問題,提出了一種結(jié)合Relief F和粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)的混合特征選擇方法,即首先利用Relief F作為特征預(yù)選器濾除相關(guān)性小的特征,然后以PSO作為搜索算法,以支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)的分類精度作為評估函數(shù)在剩余特征中選擇出最優(yōu)特征子集。該文以吉林省長春市部分區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū),采用Landsat8遙感影像為數(shù)據(jù)源,首先對其進(jìn)行多尺度分割,然后提取影像對象的光譜、紋理、形狀和空間關(guān)系特征,利用提出的混合特征選擇方法選取最優(yōu)特征子集,最后使用SVM分類器對研究區(qū)進(jìn)行土地利用分類,總體分類精度和Kappa系數(shù)分別為85.88%和0.8036,與基于4種其他特征選擇方法的土地利用分類結(jié)果進(jìn)行比較,基于Relief F和PSO的混合特征選擇方法利用最少的特征獲得最高的分類精度,能夠有效地用于面向?qū)ο笸恋乩梅诸悺?br/> 【作者單位】： 吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;長春市測繪院地理信息分院;大連海事大學(xué)航海學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 土地利用 分類 支持向量機(jī) 特征選擇 面向?qū)ο?/strong> ReliefF 粒子群優(yōu)化算法
【基金】：中國地質(zhì)調(diào)查局資助項(xiàng)目(12120115063701) 國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)基金(201511078-1)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 肖艷,姜琦剛,王斌,李遠(yuǎn)華,劉舒,崔璨.基于Relief F和PSO混合特征選擇的面向?qū)ο笸恋乩梅诸怺J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(4):211-216.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.04.030 http://www.tcsae.orgXiao Yan,Jiang Qigang,Wang Bin,Li Yuanhua,Liu Shu,Cui Can.Object based 【參考文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條
1 劉建華;楊榮華;孫水華;;離散二進(jìn)制粒子群算法分析[J];南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期
2 裘國永;王娜;汪萬紫;;基于互信息和遺傳算法的兩階段特征選擇方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年08期
【共引文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 魏莎莎;陸慧娟;金偉;李超;;基于云平臺的互信息最大化特征提取方法研究[J];電信科學(xué);2013年10期
2 馬海昌;張志昌;趙學(xué)鋒;孫飛;;結(jié)合潛在語義分析與點(diǎn)互信息的同義詞抽取[J];電腦知識與技術(shù);2014年01期
3 王楊;劉波峰;譚陽紅;袁卿卿;李濤;王文強(qiáng);;基于ACBPSO的板級電路測試性優(yōu)化設(shè)計(jì)[J];電子測量與儀器學(xué)報(bào);2015年06期
4 羅慶躍;劉白楊;孫柳青;肖相純;羅婷;;基于松弛域模型的電容器無功補(bǔ)償優(yōu)化配置[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2015年17期
5 劉建華;劉國買;楊榮華;胡文瑜;;粒子群算法的交互性與隨機(jī)性分析[J];自動化學(xué)報(bào);2012年09期
6 沈奇;;利用遺傳算法進(jìn)一步優(yōu)化CBR案例推理模型[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2013年02期
7 陳光喜;李振興;劉卓軍;;基于改進(jìn)粒子群算法的P2P流媒體數(shù)據(jù)調(diào)度策略[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2013年04期
8 程美英;錢乾;熊偉清;周鳴爭;;連續(xù)空間二元粒子群算法理論研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年04期
9 樊超宇;董恩生;曹河;范作憲;;飛機(jī)復(fù)合材料構(gòu)件損傷圖像重構(gòu)算法研究[J];計(jì)算機(jī)測量與控制;2013年08期
10 吉鵬;周建中;張睿;劉志武;盧鵬;;改進(jìn)量子進(jìn)化混合優(yōu)化算法在溪洛渡電站機(jī)組組合中的應(yīng)用研究[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2014年04期
【二級參考文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條
1 劉建華;劉建偉;;基于粒子群算法的城市單交叉口信號控制[J];系統(tǒng)工程;2007年07期
2 張曉光;孫正;徐桂云;阮殿旭;;一種類內(nèi)方差與相關(guān)度結(jié)合的特征選擇算法[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2011年03期
3 蔣盛益;王連喜;;基于特征相關(guān)性的特征選擇[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年20期
4 劉建華;樊曉平;瞿志華;;一種基于相似度的新型粒子群算法[J];控制與決策;2007年10期
5 魏建香;孫越泓;蘇新寧;;一種基于免疫選擇的粒子群優(yōu)化算法[J];南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期
【相似文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 劉琰潔;何政偉;胡步清;王邢平;;二型模糊集合在遙感影像土地利用分類中的應(yīng)用[J];地理空間信息;2012年06期
2 穆綠;;擴(kuò)展數(shù)據(jù)在土地利用分類中的應(yīng)用[J];城市勘測;2012年04期
3 馬利剛;張樂平;鄧勁松;汪雅婕;王珂;;資源一號“02C”遙感影像土地利用分類[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2013年08期
4 胡德永,王杰生,何曉云,班藝舫;用于土地利用分類的計(jì)算機(jī)復(fù)合分層分類方法——河北省南皮縣土地利用分類研究[J];環(huán)境遙感;1989年04期
5 劉學(xué)孔;趙紅蕊;傅罡;汪夕明;;CBERS-02B衛(wèi)星數(shù)據(jù)在涪陵區(qū)土地利用分類中的應(yīng)用[J];測繪科學(xué);2013年01期
6 王劍;徐美;曾和平;葉霞;;遙感技術(shù)在土地利用分類中的應(yīng)用[J];滄州師范�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);2010年02期
7 韓麗君;;基于LANDSAT遙感影像的太原市土地利用分類[J];湖北農(nóng)業(yè)科學(xué);2012年08期
8 陳富龍;王超;張紅;張波;;單極化合成孔徑雷達(dá)影像在土地利用分類中的潛力分析[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2008年03期
9 冉有華,李文君,陳賢章;TM圖像土地利用分類精度驗(yàn)證與評估——以定西縣為例[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2003年02期
10 喬衛(wèi)芳;;基于遙感影像的土地利用分類研究[J];測繪與空間地理信息;2011年06期
中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 劉燕;;試論土地利用分類[A];中國土地資源態(tài)勢與持續(xù)利用研究[C];2004年
2 尹向東;;“兩規(guī)”協(xié)調(diào)的土地利用分類體系探討[A];城市規(guī)劃和科學(xué)發(fā)展——2009中國城市規(guī)劃年會論文集[C];2009年
3 王金亮;胡軍;;基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的土地利用分類初步研究[A];中國地理學(xué)會百年慶典學(xué)術(shù)論文摘要集[C];2009年
4 朱麗云;尹平;王淑偉;謝U，
本文編號：559026
本文鏈接：http://www.sikaile.net/guanlilunwen/gongchengguanli/559026.html
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【摘要】：針對面向?qū)ο笸恋乩梅诸惔嬖谔卣骶S數(shù)過高的問題,提出了一種結(jié)合Relief F和粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)的混合特征選擇方法,即首先利用Relief F作為特征預(yù)選器濾除相關(guān)性小的特征,然后以PSO作為搜索算法,以支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)的分類精度作為評估函數(shù)在剩余特征中選擇出最優(yōu)特征子集。該文以吉林省長春市部分區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū),采用Landsat8遙感影像為數(shù)據(jù)源,首先對其進(jìn)行多尺度分割,然后提取影像對象的光譜、紋理、形狀和空間關(guān)系特征,利用提出的混合特征選擇方法選取最優(yōu)特征子集,最后使用SVM分類器對研究區(qū)進(jìn)行土地利用分類,總體分類精度和Kappa系數(shù)分別為85.88%和0.8036,與基于4種其他特征選擇方法的土地利用分類結(jié)果進(jìn)行比較,基于Relief F和PSO的混合特征選擇方法利用最少的特征獲得最高的分類精度,能夠有效地用于面向?qū)ο笸恋乩梅诸悺?br/> 【作者單位】： 吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;長春市測繪院地理信息分院;大連海事大學(xué)航海學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 土地利用 分類 支持向量機(jī) 特征選擇 面向?qū)ο?/strong> ReliefF 粒子群優(yōu)化算法
【基金】：中國地質(zhì)調(diào)查局資助項(xiàng)目(12120115063701) 國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)基金(201511078-1)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 肖艷,姜琦剛,王斌,李遠(yuǎn)華,劉舒,崔璨.基于Relief F和PSO混合特征選擇的面向?qū)ο笸恋乩梅诸怺J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(4):211-216.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.04.030 http://www.tcsae.orgXiao Yan,Jiang Qigang,Wang Bin,Li Yuanhua,Liu Shu,Cui Can.Object based
【參考文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條
1 劉建華;楊榮華;孫水華;;離散二進(jìn)制粒子群算法分析[J];南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期
2 裘國永;王娜;汪萬紫;;基于互信息和遺傳算法的兩階段特征選擇方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年08期
【共引文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 魏莎莎;陸慧娟;金偉;李超;;基于云平臺的互信息最大化特征提取方法研究[J];電信科學(xué);2013年10期
2 馬海昌;張志昌;趙學(xué)鋒;孫飛;;結(jié)合潛在語義分析與點(diǎn)互信息的同義詞抽取[J];電腦知識與技術(shù);2014年01期
3 王楊;劉波峰;譚陽紅;袁卿卿;李濤;王文強(qiáng);;基于ACBPSO的板級電路測試性優(yōu)化設(shè)計(jì)[J];電子測量與儀器學(xué)報(bào);2015年06期
4 羅慶躍;劉白楊;孫柳青;肖相純;羅婷;;基于松弛域模型的電容器無功補(bǔ)償優(yōu)化配置[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2015年17期
5 劉建華;劉國買;楊榮華;胡文瑜;;粒子群算法的交互性與隨機(jī)性分析[J];自動化學(xué)報(bào);2012年09期
6 沈奇;;利用遺傳算法進(jìn)一步優(yōu)化CBR案例推理模型[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2013年02期
7 陳光喜;李振興;劉卓軍;;基于改進(jìn)粒子群算法的P2P流媒體數(shù)據(jù)調(diào)度策略[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2013年04期
8 程美英;錢乾;熊偉清;周鳴爭;;連續(xù)空間二元粒子群算法理論研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年04期
9 樊超宇;董恩生;曹河;范作憲;;飛機(jī)復(fù)合材料構(gòu)件損傷圖像重構(gòu)算法研究[J];計(jì)算機(jī)測量與控制;2013年08期
10 吉鵬;周建中;張睿;劉志武;盧鵬;;改進(jìn)量子進(jìn)化混合優(yōu)化算法在溪洛渡電站機(jī)組組合中的應(yīng)用研究[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2014年04期
【二級參考文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條
1 劉建華;劉建偉;;基于粒子群算法的城市單交叉口信號控制[J];系統(tǒng)工程;2007年07期
2 張曉光;孫正;徐桂云;阮殿旭;;一種類內(nèi)方差與相關(guān)度結(jié)合的特征選擇算法[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2011年03期
3 蔣盛益;王連喜;;基于特征相關(guān)性的特征選擇[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年20期
4 劉建華;樊曉平;瞿志華;;一種基于相似度的新型粒子群算法[J];控制與決策;2007年10期
5 魏建香;孫越泓;蘇新寧;;一種基于免疫選擇的粒子群優(yōu)化算法[J];南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期
【相似文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 劉琰潔;何政偉;胡步清;王邢平;;二型模糊集合在遙感影像土地利用分類中的應(yīng)用[J];地理空間信息;2012年06期
2 穆綠;;擴(kuò)展數(shù)據(jù)在土地利用分類中的應(yīng)用[J];城市勘測;2012年04期
3 馬利剛;張樂平;鄧勁松;汪雅婕;王珂;;資源一號“02C”遙感影像土地利用分類[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2013年08期
4 胡德永,王杰生,何曉云,班藝舫;用于土地利用分類的計(jì)算機(jī)復(fù)合分層分類方法——河北省南皮縣土地利用分類研究[J];環(huán)境遙感;1989年04期
5 劉學(xué)孔;趙紅蕊;傅罡;汪夕明;;CBERS-02B衛(wèi)星數(shù)據(jù)在涪陵區(qū)土地利用分類中的應(yīng)用[J];測繪科學(xué);2013年01期
6 王劍;徐美;曾和平;葉霞;;遙感技術(shù)在土地利用分類中的應(yīng)用[J];滄州師范�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);2010年02期
7 韓麗君;;基于LANDSAT遙感影像的太原市土地利用分類[J];湖北農(nóng)業(yè)科學(xué);2012年08期
8 陳富龍;王超;張紅;張波;;單極化合成孔徑雷達(dá)影像在土地利用分類中的潛力分析[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2008年03期
9 冉有華,李文君,陳賢章;TM圖像土地利用分類精度驗(yàn)證與評估——以定西縣為例[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2003年02期
10 喬衛(wèi)芳;;基于遙感影像的土地利用分類研究[J];測繪與空間地理信息;2011年06期
中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 劉燕;;試論土地利用分類[A];中國土地資源態(tài)勢與持續(xù)利用研究[C];2004年
2 尹向東;;“兩規(guī)”協(xié)調(diào)的土地利用分類體系探討[A];城市規(guī)劃和科學(xué)發(fā)展——2009中國城市規(guī)劃年會論文集[C];2009年
3 王金亮;胡軍;;基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的土地利用分類初步研究[A];中國地理學(xué)會百年慶典學(xué)術(shù)論文摘要集[C];2009年
4 朱麗云;尹平;王淑偉;謝U，
本文編號：559026
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