本文關鍵詞：改進貝葉斯ARTMAP的遷移學習遙感影像分類算法

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【摘要】：遙感分類旨在從圖像光譜中提取資源環(huán)境監(jiān)測可用的地理信息,然而基于模式分類的圖像處理技術受光譜漂移影響而缺乏歷史樣本重復利用的有效策略,制約著有限目標樣本下遙感分類精度的提高.針對該問題,本文構(gòu)建了基于改進的貝葉斯ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡的遷移學習遙感影像分類算法,通過提高諧振匹配性來抑制類別擴散,利用節(jié)點的離散增量期望最大化參數(shù)更新策略,將歷史遙感樣本中的地物分類先驗信息遷移到目標模型當中.實驗結(jié)果表明本文方法能有效利用歷史遙感數(shù)據(jù)彌補缺少目標訓練數(shù)據(jù)的不足,相比于其他樣本利用策略大幅提高遙感影像分類精度.
【作者單位】： 大連理工大學電子信息與電氣工程學部;
【關鍵詞】： 遙感分類 信息提取 遷移學習 ARTMAP 神經(jīng)網(wǎng)絡
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展規(guī)劃(973計劃)項目(No.2013CB430403) 國家自然科學基金項目(No.61374154)
【分類號】：TP751;TP18
【正文快照】： 1引言難以快速采集充足而準確的樣本數(shù)據(jù)已成為遙感影像分類應用面臨的最大問題.同時,現(xiàn)有算法缺乏重復利用歷史樣本的有效策略,導致歷史樣本資源的浪費[1].如何將歷史數(shù)據(jù)中的先驗知識遷移到目標模型當中,是提高遙感影像分類效率與精度的新的切入點.傳統(tǒng)的分類算法無法對歷史

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本文編號：937318