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基于QPSO和分集控制的多光谱遥感图像分类
基于QPSO和分集控制的多光谱遥感图像分类
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基于QPSO和分集控制的多光谱遥感图像分类
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基于多特征融合的高光谱遥感图像分类研究
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遥感图像分类的应用在遥感图像研究中具有重要意义。为了提高高光谱遥感图像分类精度，本文提出了基于多特征融合的高光谱遥感分类方法。该方法将图像的空间特征和光谱特征归一融合，然后使用AdaBoost分类器集成算法对特征进行分类。首先，该方法使用主成分分析对高光谱数据降维，并提取图像的纹理特征和直方图特征，然后将三种特征归一化；最后使用AdaBoost集成分类方法对高光谱遥感数据分类。实验结果表明，相比于
高光谱遥感图像分类代码+数据集
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模型：CNN,SAE,KNN,SVM代码 数据集：Indian_pines，Pavia
高光谱图像遥感分类.doc
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遥感图像，高光谱数据分类。非常好的资源，能够进行入门学习和交流。十分nice！，欢迎下载学习交流！！！
高光谱遥感图像分类matlab.rar
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5星 · 资源好评率100%
首先利用PCA进行降维，并利用SVM对高光谱数据进行分类，数据采用印第安纳农场数据，训练样本比例可调，设计了一个GUI
基于多样性变异的QPSO算法的遥感图像分类
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该文结合量子粒子群优化（QPSO）算法和多样性变异的机 制提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。在遥感图像分类过程中，采用无监督分类，图像中每个像素点到聚类 中心的高斯距离作为分类标准，使用QPSO 算法...
论文研究-基于QPSO的图像融合算法的研究.pdf
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提出了一种基于量子行为的粒子群优化算法（QPSO）的图像融合方法。将图像融合问题归结为最优化问题，采用了QPSO算法进行优化。QPSO不仅参数个数少，其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间，因此能保证算法的全局...
基于QPSO和MATLAB优化资金投资组合.pdf
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论文研究-基于HSI变换和QPSO变换的图像融合算法.pdf
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提出了一种基于HSI和QPSO（即基于量子行为的粒子群优化算法）的图像融合方法，HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息。利用QPSO算法来求解HSI变换中光谱强度分量的最优变换问题。由于采用...
一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法
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一种基于Spark的高光谱遥感图像分类并行化方法
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为了实现大数据量遥感图像的分类，提出了一种Spark平台下高光谱遥感图像稀疏表示分类并行化方法PSCSRC， 首先设计五元组形式的中间数据存储结构，其次在每次迭代中只是将稀疏矩阵中与中间矩阵各分块对应的子矩阵分发到各节点，这就减少了中间数据Shuffle和数据传递的时间消耗。实验结果表明，PSCSRC分类方法与SCSRC分类方法相比，在保证分类精度的同时，执行速度有了明显的提升。
PFWG改进的CNN多光谱遥感图像分类
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为了实现在遥感图像处理过程中准确地提取到有效地物信息, 缩短分类用时, 将卷积神经网络（CNN）模型引入遥感图像地物分类, 首先提出由图片模糊加权平均（PFWG）改进的CNN分类方法, 利用模糊几何聚类算法作为预处理单元对实验样本进行特征规划, 并对遥感地物信息进行多源特征决策, 简化了分类过程, 加快了CNN模型的收敛速度。实验结果表明, 利用PFWG改进的CNN分类方法总体分类精度达到了93.
【期刊】基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类
浏览：42
从径向基函数神经网络的理论出发, 针对高光谱数据的特点, 设计了有效的特征提取模型, 再与径向基函数神经网络的输入层连接, 建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型, 并用国产OMISII 传感器获得的64 波段数据进行试验。首先进行了最小噪声分离变换, 提取了1～20 个分量的数据, 使用提取后的数据(20 维) 、提取后数据的纹理变换(20 维) 和主成分分析的前(20 维)
基于改进的OIF和SVM算法的高光谱遥感图像分类
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文章提出了一种结合改进的最佳指数法（OIF）和支持向量机（SVM）进行高光谱成像影像分类的新方法。影像，透过新影像进行OIF计算，得到OIF值最大的分割组合为最佳分割组合；并建立SVM分类器，对最佳分类组合分类；最后将分类结果与其他监督分类方法比较，并在相同核函数结果与PCA和SVM结合的方法进行精度比较分析。
基于QPSO算法的传感器动态补偿方法及FPGA实现.pdf
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论文研究-基于QPSO算法的图像颜色分割.pdf
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描述了基于量子行为的微粒群优化算法（QPSO）的图像颜色分割方法，把图像分割问题看作一个最优化问题并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域。QPSO不仅参数个数少、随机性强，并且能覆盖所有解空间，保证...
论文研究-基于QPSO的数据聚类及在图像颜色分割中的应用.pdf
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探索了基于QPSO的数据聚类及其在图像分割中的应用，提出了一种新的距离度量的聚类算法，在分析PSO聚类算法的基础上提出了QPSO聚类算法，给出了相应的实验结果和算法讨论。
基于改进QPSO和RBF神经网络的文本分类方法.pdf
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论文研究-基于QPSO算法和S-系统的基因调控网络分析与重构.pdf
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基于量子粒子群(QPSO)算法分析和重构了基因调控网络。利用S-系统模型进行基因调控网络的模拟，基本方法以真实实验数据与模拟数据的差的平方和作为目标函数进行迭代优化，只能预测数目很少的参数并且算法的收敛率很低...
基于SVM动态集成的高光谱遥感图像分类 (2010年)
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在Bagging支持向量机（SVM）的基础上，将动态分类器集选择技术用于SVM的集成学习，研究了SVM动态集成在高光谱遥感图像分类中的应用。结合高光谱数据特性，通过随机选取特征子空间和反馈学习改进了Bagging SVM方法；通过引进加性复合距离改善了K近邻局部空间的计算方法；通过将错分的训练样本添加到验证集增强了验证集样本的代表性。实验结果表明，与单个优化的SVM和其他常见的SVM集成方法相比，
一种基于光谱角原理的多光谱遥感图像云检测算法
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为了满足遥感卫星实时云检测要求，提出了一种基于光谱角的云检测算法。首先在多光谱谱段构成的欧式空间中构造参考云矢量；然后计算图像中各像元矢量与参考云矢量的光谱角，对光谱角进行高斯滤波生成云掩膜；最后计算得到图像中云量百分比。利用该算法对156景人工标注过的LandSat7有云图像进行云检测，结果表明本文算法云检测整体精度能到达83.6%，平均执行速度为360 ms。本文算法原理简单，执行速度快，检
基于深度卷积神经网络的高光谱遥感图像分类.pdf
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基于SVM的高光谱遥感图像亚像元定位
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基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM单输入单输出时序预测（Matlab完整程序和数据）
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基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM单输入单输出时序预测（Matlab完整程序和数据） 基于QPSO-LSTM负荷预测，MATLAB代码，LSTM（长短时记忆模型）与粒子群算法优化后的LSTM（psolstm）以及量子粒子群算法优化后的LSTM...
基于QPSO方法优化求解TSP
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基于QPSO方法优化求解TSP 里面详解了算法流程和代码
论文研究-改进QPSO算法的移动机器人轨迹跟踪控制方法.pdf
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分析了移动机器人轨迹跟踪控制的滑模变结构控制器设计方法，并采用指数趋近律和幂次趋近律相结合的方法，设计了新的滑模跟踪控制律，使用PSO算法、QPSO算法和改进算法优化了滑模跟踪控制器中的参数，通过两个实例...
基于QPSO的数据聚类.pdf
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AQPSO在全局搜索能力和局部搜索能力上优于PS0和QPSO算法，它的适应性方法比较接近于高水年智能群体的社会有机体的学习过程，并且能保证种群不断地进化。聚类过程都是根据数据向量之间的Euclidean(欧几里得的)距离。...
论文研究-基于QPSO的数据聚类.pdf
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在KMeans聚类、PSO聚类、KMeans和PSO混合聚类（KPSO）的基础上，研究了基于量子行为的微粒群优化算法（QPSO）的数据聚类方法，并提出利用KMeans聚类的结果重新初始化粒子群，结合QPSO的聚类算法，即KQPSO。...
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