基于AGA‑PKF‑SVM的遥感影像分类方法
- 专利权人:
- 辽宁工程技术大学
- 发明人:
- 王彦彬
- 申请号：
- CN201710108283.5
- 公开号：
- CN106897703A
- 申请日:
- 2017.02.27
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 梁焱
- 摘要：
- 本发明提供一种基于AGA‑PKF‑SVM的遥感影像分类方法，涉及遥感影像处理技术领域。该方法采用全局性多项式核函数(PKF)作为支持向量机(SVM)的核函数，结合交叉验证的方法对支持向量机遥感影像分类模型进行训练，并采用自适应遗传算法(AGA)对支持向量机的惩罚因子、多项式核函数中的各参数及交叉验证的折数进行组合优化。本发明提供的基于AGA‑PKF‑SVM的遥感影像分类方法，能有效防止在对支持向量机参数进行组合优化时陷入局部最优解，并使分类模型具有更好的泛化性能并防止过拟合。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
