【摘 要】
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提出了一种基于改进的混合粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法的高斯混合模型地形分类方法.高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法（expectation maximizati
【机 构】
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南京邮电大学宽带无线通信技术教育部工程研究中心,南京理工大学计算机科学与工程学院
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提出了一种基于改进的混合粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法的高斯混合模型地形分类方法.高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法（expectation maximization,EM）,然而EM算法易陷入局部最优,收敛速度不稳定且对初值敏感.因此引入混合PSO算法,并对其进行了一系列改进.实验结果表明：改进后的算法较其它优化算法提高了全局搜索能力和收敛速度,利用该算法求解高斯混合模型可以提高参数估计的精度,并且在户外场景图像的地形分类实验中所提出的地形分类方
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