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提出的特征选择新方法充分利用遗传算法并行搜索、全局寻优的优点,并结合超光谱图像特征选择的具体应用,选择表征类别可分性的判别标准作为评价函数计算个体适应度,通过交叉和变异操作实现个体进化.为加快算法收敛速度,提高遗传算法性能,在遗传算法中引入了两代竞争机制,获取最佳的分类特征组合.利用一幅200波段的AVIRIS超光谱图像进行的仿真实验结果表明,所提出的方法用于特征选择具有分类精度高,计算耗时少的优点.