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面向遥感影像分类的时延权重及群体分类PSO改进方法
文献摘要：
粒子群优化是经典的优化算法,其适用于多种情况目标最优解的获取.本文引入时延权重系数及粒子群群体分类方法,提出了一种基础粒子群改进算法,并将该算法应用于遥感影像分类,取得了理想的数据处理结果.本文以复杂的数据模型对改进算法进行了分析,相对基础粒子群算法优势明显,可以在较少粒子群个数及迭代次数的情况下取得较高精度的目标解.改进算法大幅减少了计算的时间复杂度,能够有效降低遥感大数据处理的时间成本,在遥感领域具有较好的推广价值.
文献关键词：
遥感影像分类;PSO;时延权重;群体分类
中图分类号：
作者姓名：
于国强;宋君陶;于军令;滕俊利;张丽丽;林琳
作者机构：
山东省圣达地理信息测绘工程有限公司,山东 威海 264200;山东正大地理信息科技集团有限公司,山东 潍坊 261000;山东省水利科学研究院,山东 济南 250014
文献出处：
引用格式：
[1]于国强;宋君陶;于军令;滕俊利;张丽丽;林琳-.面向遥感影像分类的时延权重及群体分类PSO改进方法)[J].山东国土资源,2022(08):28-33
A类：
时延权重
B类：
遥感影像分类,群体分类,PSO,改进方法,粒子群优化,最优解,权重系数,分类方法,改进算法,算法应用,处理结果,数据模型,粒子群算法,迭代次数,时间复杂度,遥感大数据,大数据处理,时间成本
AB值：
0.261378
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