[发明专利]一种基于改进蚁狮优化算法的高光谱图像的特征选择方法有效
| 申请号： | 201910083222.7 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN109829420B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 叶志伟;詹思楷;王明威;王春枝;汤远志;汪封文;曹烨;张艾欣 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/771 | 分类号： | G06V10/771;G06V10/58;G06V10/764;G06N3/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430068 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进蚁狮优化算法的高光谱图像的特征选择方法，首先创建小波支持向量机的分类模型，移除部分高相关度的波段，得到独立波段；然后用二进制编码方式初始化该优化算法参数，用来表示高光谱图像的波段信息；最后对目标函数进行最优值求解，得到最优值从而得到最佳波段组合的分类准确度。采用本发明方法对高光谱图像的特征选择，提高了高光谱图像特征选择的准确率和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 优化 算法 光谱 图像 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
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