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研究图像优化评估方法,针对卫星遥感图像可用度模糊神经网络分类器学习过程中存在的学习速度慢且容易陷入局部极小值的问题,为提高评估的准确率,提出了一种密度自适应粒子群优化(DensityAdaptivePSO,DAPSO)算法。通过信息熵建立粒子群密度评估测度并更新粒子群的粒子数量,以保持种群的多样性,有利于提高算法全局寻优能力。利用120幅中巴资源02B卫星(CBERS-02B)高分辨率相机(HR)采集的遥感图像,比较BP算法,标准粒子群优化算法以及密度自适应粒子群优化算法的模糊神经网络可用度分类器识