基于GA的遥感图像目标SVM自动识别
来源期刊：控制与决策2005年第11期
论文作者：郑春红 焦李成 郑贵文
关键词：支撑矢量机;遗传算法;模型选择;遥感图像;目标识别;
摘 要：为了高效合理地确定支持矢量机(SVM)的参数,使其对复杂的二值遥感图像目标进行自动识别,采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择.与穷举搜索的留一法及随机试凑法相比,采用遗传算法的SVM模型参数选择更简单、更易于实现,并使SVM具有更好的推广能力.二值遥感图像目标的分类识别结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著地缩短了SVM的训练时间.
郑春红，焦李成，郑贵文
摘 要：为了高效合理地确定支持矢量机(SVM)的参数,使其对复杂的二值遥感图像目标进行自动识别,采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择.与穷举搜索的留一法及随机试凑法相比,采用遗传算法的SVM模型参数选择更简单、更易于实现,并使SVM具有更好的推广能力.二值遥感图像目标的分类识别结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著地缩短了SVM的训练时间.
关键词：支撑矢量机;遗传算法;模型选择;遥感图像;目标识别;
