【摘 要】
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文章使用支持向量机（SVM）分类算法,结合当下应用较为广泛的智能优化算法,对SVM的参数进行优化选取,以期能够提高遥感图像的分类精度。针对粒子群算法（PSO）优化SVM分类器参数时,存
【机 构】
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湖南农业大学信息科学技术学院,邵阳学院湘西南农村信息化服务湖南省重点实验室,湖南省农村农业信息化工程技术研究中心,中国空间技术研究院
【基金项目】
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湘西南农村信息化服务湖南省重点实验室开放基金课题(XAI20150326);湖南省科技厅重点项目(2015NK2145,2016NK2118);2014湖南省教育厅科研一般项目(14C0542);2016年度湖南农业大学“大学生创新性实验计划项目(XCX16094);湖南农业大学团委科技创新立项项目(自科类2016ZK15,2017ZK25)
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文章使用支持向量机（SVM）分类算法,结合当下应用较为广泛的智能优化算法,对SVM的参数进行优化选取,以期能够提高遥感图像的分类精度。针对粒子群算法（PSO）优化SVM分类器参数时,存在着容易早熟收敛、分类精度相对较低、容易陷入局部最优解的问题,提出了一种以自适应权重粒子群算法（SAPSO）为基础,引入遗传算法交叉算子的混合优化算法（SAPSO-GA）,利用这种改进的算法优化SVM参数对遥感图像进行分类。文章以一景Quick Bird卫星遥感影像为例,对影像进行图像融合等预处理,然后分别使用PSO-SVM
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