遗传算法的LVQ神经网络在遥感图像分类中的应用

摘要：

学习矢量量化(LVQ2)神经网络算法对初值非常敏感,影响遥感图像分类的精度.遗传算法具有很强的全局搜索能力和鲁棒性,能够优化LVQ2神经网络的初始权值向量,在一定程度上降低算法对初值的敏感性.本文采用遗传算法选取LVQ2神经网络的初始权值,并以江苏省扬州地区遥感图像分类为例,通过与标准LVQ神经网络、最大似然法进行比较,结果证明,利用遗传算法的LVQ2神经网络在分类精度上有了一定的提高.

关键词：学习矢量量化、神经网络、遗传算法、遥感图像分类

分类号：TP79(遥感技术)

在线出版日期：2009-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：21-24