智能优化算法与遥感影像分类--聚文网

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内容简介

智能化的遥感影像分类问题在特征选择、分割与分类优化三个方面都面临挑战，《智能优化算法与遥感影像分类》从提高智能优化算法的性能入手，在系统分析智能优化算法与影像处理问题映射关系的基础上，提出了一系列新型遥感影像智能分割分类方法。《智能优化算法与遥感影像分类》主要介绍了万有引力搜索算法及其改进方法、生物地理学优化算法及其改进方法、基于引力搜索算法的高分辨率遥感影像特征选择与多阈值分割、基于引力优化神经网络的高光谱遥感影像分类，以及基于差分进化算法和多尺度核支持向量机的高分辨率遥感影像分类等内容。

作者简介

前言
第1章绪论
1.1 很优化问题
1.2 智能优化算法概述
1.2.1 粒子群优化算法
1.2.2 遗传算法
1.2.3 差分进化算法
1.2.4 模拟退火算法
1.2.5 化学反应优化算法
1.3 遥感影像智能处理方法
1.3.1 特征优化
1.3.2 影像分割
1.3.3 影像分类
1.4 小结
第2章万有引力搜索算法
2.1 引力搜索算法
2.1.1 算法原理与流程
2.1.2 算法性能验证
2.2 引力搜索算法研究进展
2.2.1 GSA的改进策略
2.2.2 GSA应用现状
2.3 基于斥力的GSA改进算法
2.3.1 算法原理
2.3.2 算法流程
2.3.3 算法的性能验证
2.4 混合PSOGSA算法
2.4.1 算法原理
2.4.2 算法流程
2.4.3 算法的性能验证
2.5 基于参数调节的GSA改进算法
2.5.1 算法改进策略
2.5.2 算法流程
2.5.3 算法的性能验证
2.6 小结
第3章生物地理学优化算法
3.1 基本生物地理学优化算法
3.1.1 算法的基本思想
3.1.2 算法的模型
3.1.3 算法的流程
3.1.4 算法的性能验证
3.2 生物地理学优化算法的研究进展
3.2.1 生物地理学优化算法的理论分析
3.2.2 生物地理学优化算法的改进
3.2.3 生物地理学优化算法的应用
3.3 引入新策略的BBO改进算法
3.3.1 算法改进策略
3.3.2 算法的流程
3.3.3 算法的性能验证
3.4 混合BBO优化算法
3.4.1 算法改进策略
……

摘要

智能优化算法与遥感影像分类

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