[发明专利]一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法有效
| 申请号： | 201010146735.7 | 申请日： | 2010-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN102222267A | 公开（公告）日： | 2011-10-19 |
| 发明（设计）人： | 童小华;张学 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F17/30 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法，包括以下步骤：1)将每种网络结构看作为种群的一个个体，将个体中的染色体进行编码，并进行种群初始化；2)对染色体进行解码；3)根据预定的目标适应度函数来计算各个染色体的适应度；4)判断适应度最高的个体是否符合BP网络的要求，若为是，执行步骤5)，若为否，则进行演化过程，返回步骤2)；5)得到最优个体，进行测试BP网络；6)进行遗传算法优化BP网络的分类，并得出分类结果；7)进行变化监测，并得出变化监测结果。与现有技术相比，本发明具有隐含层的神经元数目使用实数编码，遗传算法进化过程中选择、交叉、变异方式得到改进，能够快速搜索最优网络等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 遗传 算法 改进 神经网络 遥感 分类 处理 方法 | ||
【主权项】：
一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将每种网络结构看作为种群的一个个体，将个体中的染色体进行编码，并进行种群初始化；2)对染色体进行解码；3)根据预定的目标适应度函数来计算各个染色体的适应度；4)判断适应度最高的个体是否符合BP网络的要求，若为是，执行步骤5)，若为否，则进行演化过程，返回步骤2)；5)得到最优个体，进行测试BP网络；6)进行遗传算法优化BP网络的分类，并得出分类结果；7)进行变化监测，并得出变化监测结果。
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