遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用.pdf

在现代遥感图像处理技术中，遥感图像分类是一个关键环节，它在工业、探测、军事等领域具有广泛应用。随着深度学习和机器学习的发展，神经网络成为解决这一问题的有效工具。本文探讨了在遥感图像分类中如何运用遗传算法优化LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络，以提高分类精度。 LVQ神经网络是Kohonen自组织映射网络的一种有监督版本，它可以自动学习和调整聚类中心，使得样本数据能更好地被分类。然而，LVQ网络存在两个主要问题：一是未充分利用的神经元可能导致资源浪费；二是对初始值的选择高度敏感，不合适的初值可能影响聚类效果，进而降低分类精度。 为了解决这些问题，本文提出了一种结合遗传算法的LVQ神经网络。遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，它能够有效地搜索解决方案空间，找到更优的参数配置。在这里，遗传算法用于优化LVQ神经网络的初始聚类中心，以减少对初始值的敏感性。同时，通过量化共轭梯度方法改进标准的BP（Backpropagation）算法，提升BP网络的学习效率，避免陷入局部最优。 此外，文章还采用了遗传算法来优化BP网络的隐藏层神经元数量和初始权重，从而实现更高效的全局搜索，克服BP网络的局限性。在训练过程中，通过融合相似灰度值创建分类图像特征向量，这些特征向量作为输入进入神经网络进行训练，进一步提高分类效果。 实验结果显示，采用本文提出的遗传算法LVQ神经网络分类方法，遥感图像分类精度达到了95.82%，相较于传统的SVM（Support Vector Machine）决策树分类方法，分类精度有所提升。这表明，遗传算法的引入显著提高了LVQ网络的稳定性和分类性能，为遥感图像处理提供了新的优化策略。 该研究强调了遗传算法在优化神经网络参数和提升遥感图像分类精度方面的重要性。通过结合遗传算法与LVQ神经网络，不仅可以克服LVQ网络对初始值的敏感性，还能增强网络的全局搜索能力，从而在实际应用中实现更准确的图像分类。这项工作对于深入理解和改进遥感图像分类方法具有重要意义，为进一步提升遥感图像处理技术的效能提供了理论支持。