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基于人工蚁群优化算法的遥感图像自动分类 总被引:5,自引:2,他引:3
将人工蚁群优化算法(AACO)尝试性地引入遥感图像分类,并进行了探索性研究。作为计算智能新的分支,人工蚁群优化算法具有很强的自组织性和自适应性。因此,自然成为科学工程领域一种强有力的信息处理和解决问题的手段;AACO算法利用蚂蚁的生物特性来实现遥感图像分类等非线性操作,具有并行性、鲁棒性。初步试验分析,此方法用于遥感图像分类是有效的,在一定程度上克服传统统计分类方法与ANN方法的某些不足。本文也推动人类利用群智能在遥感图像处理及相关领域的深入研究。 相似文献
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蚁群优化算法作为群智能理论的主要算法之一,已经成功应用在众多研究领域的优化问题上,但是在遥感数据处理领域还是一个新的研究课题。蚁群优化具有自组织、合作、通信等智能化优点,对数据无需统计分布参数的先验知识,因此在遥感数据处理领域具有很大的潜在优势。介绍了将蚁群优化分类规则挖掘算法应用到遥感图像分类研究领域的理论与算法流程。并采用北京地区的CBERS遥感数据作为实验数据,通过蚁群优化算法构造分类规则,对选择的遥感数据进行了分类实验,并和最大似然分类方法进行对比,实验结果表明,蚁群优化分类规则挖掘算法为遥感图像的分类提供了一种新方法。 相似文献
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现有图像降维方法中特征信息被过多压缩,从而影响图像分类效果。提出IC-ACO算法,利用蚁群算法来解决图像分类问题。算法充分提取并保留图像的各种形态特征。利用蚁群优化算法在特征集中自动挖掘有效特征和特征值,构建各类分类规则,从而实现图像的分类识别。在真实的车标图像数据集上的实验结果表明,IC-ACO算法比其他类似算法具有更高的分类识别率。 相似文献
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图像边缘携带了图像的大部分主要信息。通过对图像进行边缘检测不仅能有效地提取图像信息降低计算的复杂度而且是图像测量、图像分割、图像压缩、模式识别等图像处理的基础。本文尝试将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)用于图像边缘检测,通过选取经典house图像和SAR机场图像设置阈值进行自适应边缘提取,实现了边缘的精确检测。实验结果显示,该算法能够有效地提取图像目标的轮廓信息,很好保持图像纹理,具有理想的抗干扰性能,保证了检测结果的准确性。 相似文献
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基于蚁群算法的图像分割方法 总被引:20,自引:0,他引:20
蚁群算法是一种具有离散性?并行性?鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法?根据数字图像的离散性特点,首先从模糊聚类角度出发,将蚁群算法引入图像分割中,综合考虑像素的灰度?梯度及邻域特性进行特征提取?然后,针对蚁群算法循环次数多,计算量大的问题,设置启发式引导函数和初始聚类中心进行改进?详细阐述特征提取?初始聚类中心设置和模糊聚类流程?实验证明改进蚁群算法可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法 相似文献
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近年来,局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)由于其在空间特征提取方面具有显著的优势被应用于高光谱遥感图像分类中,该算法在空间特征提取上虽减少类内方差,却忽视了用于区分不同地物类别的光谱特征。为避免在图像分类过程中提取单一特征导致特征提取不充分、分类效果不理想的问题,通过将空间特征和光谱特征进行矢量堆叠得到新的空谱特征向量。再将新的空谱特征向量引入到核极端学习机中,提出一种基于空谱特征的核极端学习机高光谱遥感图像分类算法(Space Spectrum feature Kernel Extreme Learning Machine,SS-KELM)。为验证所提算法的有效性,将使用两个高光谱图像数据集进行实验。实验结果表明所提SS-KELM算法的分类性能优于目前较为常见的传统分类算法。 相似文献
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基于群集智能的蚁群优化算法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
李志伟 《计算机工程与设计》2003,24(8):27-29
群集智能是近年来人工智能领域研究的一个新的热点课题。介绍了这一研究的思想方法和数学模型,以蚂蚁群体的智能行为研究对象,阐述了基于群集智能的蚁群优化算法,并介绍了该算法的工程应用。 相似文献
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为提升图像自动分类算法的通用性和鲁棒性,加快算法收敛速度,针对图像分类的特点,对传统蚁群算法进行改进,引入分类蚁群模型。随机蚂蚁识别统计图像类别,构建类别表,确定聚类中心;智能蚂蚁按相应的搜索前进策略进行分类。相比基本蚁群分类算法,该算法可以在较短的时间内完成图像的自动分类。 相似文献
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王天擎 《计算机工程与设计》2008,29(24)
蚁群算法中的信息素更新对整个算法的性能起到决定性的作用.在时蚁群算法进行系统仿真实验过程中,发现存在多种不确定因素影响信息素的更新.粗糙集是一种处理不确定和模糊知识的工具,本文利用粗糙集对试验结果进行了分析,给出了不确定因素之间的关系,并根据分析结果对信息素更新策略作了相应的改进,提高了算法的性能. 相似文献
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协作学习中根据学习者的特征进行有效分组对于提高学习者的学习效率具有重要的作用。基于学习者的学习能力、兴趣爱好和理解水平,在基于蚁群算法的协作学习分组中,以学习者特征相似度值作为启发信息,并针对蚁群算法可能出现的早熟收敛和停滞现象,分别在初期加入判断回退机制和在中后期对启发因子及期望因子进行动态调节以保证分组结果的准确性。模拟实验结果表明该算法在分组性能及准确性上均优于传统算法。 相似文献
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针对基本蚁群算法在求解能力方面的不足,提出一种基于群体分类的自适应蚁群算法.该算法在智能蚁群的基础上引入随机蚁群以便扩大搜索空间,不同蚁群实行各自不同的搜索前进策略和信息更新机制,并可通过调节随机蚁群与智能蚁群的比例来控制收敛速度.多个旅行商问题的仿真实验证明,相比ACS、MMAX算法,该算法的求解能力得到了改进. 相似文献
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目前已有蚁群算法优化的特征选择方法,大多采用的是以属性依赖度和信息熵属性重要度作为路径上启发搜索因子,但这类搜索方法在某些决策表中存在算法早熟或搜索到的特征子集包含了冗余特征,从而导致选择精度显著下降。针对此类问题,根据条件属性在分辨矩阵中的占比提出了一种属性重要度的度量方法,以分辨矩阵重要度作为路径上启发因子,设计了一种基于分辨矩阵与蚁群算法优化的特征子集搜索方法。该算法从特征核出发,蚁群依次选择概率大的特征加入特征核集,直至找到最小特征子集算法终止。通过实例验证和UCI数据集实验结果表明,与基于属性依赖度和信息熵属性重要度的特征选择方法相比,在通常情况下,该算法能较小代价找到最小特征子集,并且可以有效减少计算工作量。 相似文献