遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类
基于遗传算法的BP神经网络算法
基于遗传算法的BP神经网络算法基于遗传算法的BP神经网络算法是一种将遗传算法与BP神经网络相结合的机器学习算法。
BP神经网络是一种具有自适应学习功能的人工神经网络，它通过反向传播算法来不断调整网络的权重和阈值，从而实现对样本数据的学习和预测。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过选择、交叉和变异等操作来产生下一代的优秀个体，从而逐步寻找到最优解。
在基于遗传算法的BP神经网络算法中，遗传算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高网络的学习和泛化能力。
1.初始化个体群体：随机生成一组个体，每个个体代表BP神经网络的初始权重和阈值。
2.适应度评估：使用生成的个体来构建BP神经网络，并使用训练数据进行训练和验证，评估网络的适应度，即网络的性能指标。
3.选择操作：根据个体的适应度值确定选择概率，选择一些适应度较高的个体作为父代。
4.交叉操作：从父代中选择两个个体，通过交叉操作生成两个新的子代个体。
5.变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加种群的多样性。
6.替换操作：根据一定的替换策略，用新生成的子代个体替代原来的父代个体。
7.终止条件判断：根据预先设定的终止条件（如达到最大迭代次数或达到一些适应度值阈值）判断是否终止算法。
8.返回结果：返回适应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。
然而，基于遗传算法的BP神经网络算法也存在一些缺点。
首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间进行优化。
其次，算法需要设置一些参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，不同的参数组合可能对算法的性能产生较大影响，需要经过一定的试错过程。
综上所述，基于遗传算法的BP神经网络算法是一种结合了两种优化方法的机器学习算法，能够有效提高BP神经网络的学习和泛化能力。
同时，也需要在实际应用中根据具体情况选择合适的参数设置和终止条件，以获得更好的算法性能。
一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法[发明专利]
![一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/eda725f9a76e58fafbb00343.png)
专利名称：一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法专利类型：发明专利
发明人：童小华,张学
申请号：CN201010146735.7
申请日：20100414
公开号：CN102222267A
公开日：
20111019
专利内容由知识产权出版社提供
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。
申请人：同济大学
地址：200092 上海市杨浦区四平路1239号
国籍：CN
代理机构：上海科盛知识产权代理有限公司
代理人：赵继明
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神经网络算法在遥感图像处理中的应用研究
神经网络算法在遥感图像处理中的应用研究遥感图像处理是遥感技术的核心应用之一，它涉及到遥感图像的获取、处理和分析。
随着计算机科学和人工智能的发展，神经网络算法逐渐成为遥感图像处理的重要工具。
本文将讨论神经网络算法在遥感图像处理中的应用研究，重点关注其在遥感图像分类和目标检测中的应用。
神经网络算法是一种灵活且强大的机器学习算法，它可以从数据中学习和提取特征，并根据学习到的知识进行预测和分类。
在遥感图像处理中，神经网络算法可以通过大规模的遥感数据集进行训练，并将图像分类和目标检测任务作为监督学习的问题进行解决。
首先，神经网络算法在遥感图像分类中的应用已经取得了显著的成果。
遥感图像分类是指将遥感图像中的不同地物进行分类和识别，例如水体、森林、城市等。
传统的遥感图像分类方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，但这种方法往往需要耗费大量的时间和精力。
相比之下，基于神经网络的遥感图像分类方法能够自动学习图像中的特征，并且在大规模的遥感数据集上展现出更好的性能。
其次，神经网络算法在遥感图像目标检测中也得到了广泛应用。
遥感图像目标检测是指在遥感图像中自动识别和定位目标物体，例如建筑物、车辆等。
传统的遥感图像目标检测方法主要依赖于手工设计的特征和目标检测算法，但这种方法需要花费大量的人力和时间。
相反，基于神经网络的遥感图像目标检测方法可以自动学习图像中的特征，并在大规模的遥感数据集上取得更好的检测性能。
此外，随着深度学习的不断发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在遥感图像处理中的应用也越来越广泛。
卷积神经网络是一种专门用于处理图像和空间数据的神经网络，它通过层叠的卷积层、池化层和全连接层实现对图像的特征学习和分类识别。
通过这种结构，卷积神经网络可以自动学习局部纹理、颜色和形状等图像特征，并在遥感图像处理中实现更精确的分类和目标检测。
在遥感图像处理中，神经网络算法的应用还面临一些挑战和问题。
基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类处理
Ｂ Ｐ神经 网络 算法进行 影像 分 类研 究。首先提 取 分类 所需 的光谱 和纹理 特征 源 ；然后根 据影 像和地物 特 征， 建立 Ｂ Ｐ神 经 网络 ， 于样本 训 练和 分类 处理 ， 用 实现地 物 分类 。为验证 该 方 法的可 靠性 ， 用 ２０ 选 ０６年 ｌ １月获取 的四 川省 成 都平原 某 区域 的 Ｑ ｉ Ｂｒ 影 像作 为 源数 据 ， 以总体精 度和 Ｋａｐ ｕｃ ｉ ｋ ｄ 并 ｐ ａ系数 作 为精度 评定指 标， 行 高分辨 率遥感 影像 的地物 分类 实验 。结果 显 示， 进 结合 影像 光谱 和纹理 特征 的 Ｂ Ｐ神 经 网络 分类方 法， 不仅 可 以达到 较 高的分 类精度 ， 能有 效保证 Ｂ 还 Ｐ神 经 网络分 类训 练的稳 定性 和收敛 速度 。 【 关键诵】 地 物分 类 光谱特 征 纹理特征 Ｂ Ｐ神经 网络
米 级 分辨率 的趋 势 。 高分 辨率遥 感 影像 成 为 当今 遥 感领域 的主要数 据 资料 ， 它借 助 获取速度 快 、 空 问分辨率高 、 物信 息详尽 及可提供 立体 影像等 特 地
点， 已表现 出逐步 取代 中低分辨 率影 像 的趋 势 ， 并 在 商业和 民用 的很 多领 域 中发挥 出重 大作 用 。 对 高分辨率遥 感影像进 行分类处 理 ， 取 出其 中丰 富 提 的信息资源 ， 可进行 各类 实际 的生产 和应用 ， 城 如 图 １ 测 区 Ｑｕｃ Ｂ ｒ 真 彩色 和全 色） 像 ｉ ｉ ｋ ｄ（ 影
首先 根 据美 国查维茨提 出的最 佳指数 因子 Ｏ Ｆ Ｉ
（ ｐｉ ｕ Ｉ ｄ ｘ ａｔｒ分析法 Ｏ ｔ＇ ｍ ｎ ｅ ｃｏ） ｒ ａ Ｆ 来确 定影像多光 谱
细节 信 息清晰丰 富 ， 即使 同类地 物 的灰度值 也 存在 差异 的特 点 ， 虑 到 Ｃ Ｎ 纹理 正好 能够 表 征 局部 考 Ｏ 的灰 度变 化频率 ． ， 从而 可 以较好 地 反映 出影像 中各
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
遗传算法的LVQ神经网络在遥感图像分类中的应用
Ｅ ｍａｌｘ ａａ ｏａ ｍａｌｃｒ － ｉ：ｐ ｒ ｎ ｉ＠ｇ ｉ ｏ ． ｎ
２１
遥感信息
理 论 硼 穷
（） ３ 权值 调整 ：
如果 ｒ ＝Ｃ
的全 局搜 索能力 和鲁 棒性 。 目前 遗传算 法 已被广泛 应用 于很 多领域 ， 如组 合 优 化 、 器学 习 、 机 自适 应控 制等 。 为 了将遗 传 算法 应用 于 Ｌ ＶＱ 神 经 网络权 值初 值选 取 ， 先 进 行 编 码 ， 解 空 间变 换 为染 色 体 空 首 将 间 ， 定义 染色 体 的适 应度 ， 并 使得 较优 的个 体适 应度 也较 高 ； 后再 对种群 施加 选择 、 然 交叉 、 变异 等操作 ， 产生 新 的染色体 群体 。由于新群 体 的成员是 在上 一 代群体 的优 秀者 的基础 上 变 化 出来 的 ， 承 了上一 继 代 的优 良特性 ， 而 明显 优 于 上一 代 。经过 反 复迭 因 代后 ， 染色 体群 体 向着更 优解 的方 向进 化 ， 至满足 直
理 论 研 奔
遥 感信息
遗传算法 的 Ｌ ＶＱ神经 网络 在遥感 图像 分类中的应用
姚 谦 ， 子 祺 ， 泉 ， 彩 霞 郭 袁 柳
（ 国科 学 院遥 感 应 用 研 究 所 ， 京 １０ ０ ） 中 北 ０ １ １
摘 要 ： 习 矢 量 量 化 （ Ｖ ） 经 网络 算 法 对初 值 非 常 敏 感 ， 响 遥 感 图像 分 类 的 精 度 。遗 传 算 法 具 有 很 强 学 Ｌ Ｑ２ 神 影 的全 局 搜 索 能力 和 鲁 棒 性 ， 够 优 化 Ｌ ２神 经 网 络 的 初 始 权 值 向量 ， 一 定 程 度 上 降 低 算 法 对 初 值 的敏 感 性 。 能 ＶＱ 在 本 文 采 用 遗 传 算 法选 取 Ｌ ２神 经 网络 的初 始 权 值 ， 以 江 苏 省 扬 州 地 区遥 感 图像 分 类 为 例 ， 过 与标 准 Ｌ ＶＱ 并 通 ＶＱ 神 经 网络 、 大 似 然 法进 行 比 较 ， 果 证 明 ， 用 遗 传 算 法 的 Ｌ ２神 经 网络 在 分 类 精度 上 有 了一 定 的提 高 。 最 结 利 ＶＱ 关 键 词 ： 习 矢量 量 化 ； 经 网络 ； 学 神 遗传 算 法 ； 感 图像 分 类 遥
基于神经网络的遥感图像分类算法研究
基于神经网络的遥感图像分类算法研究遥感图像分类作为遥感技术的重要应用之一，不仅具有广泛的应用前景，而且也是学术界关注的研究热点之一。
在遥感图像中，由于图像中包含了复杂的地物信息，因此图像的分类具有一定的复杂性。
而基于神经网络的遥感图像分类算法，通过模拟人脑的感知机制，可以更加高效地进行图像分类。
本文将对基于神经网络的遥感图像分类算法的研究进行探讨。
第一部分：神经网络基础知识为了更好地理解神经网络在遥感图像分类中的应用，我们首先需要了解神经网络的基础知识。
神经网络，是一种模拟人脑神经元结构和神经突触连接模式的数学模型，具有分布式处理和学习能力。
神经网络由若干层次组成，其中最基本的为输入层、隐藏层和输出层。
神经网络的结构通常是由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层的神经元接收输入数据，输出层的神经元输出最终分类结果，隐藏层的神经元则负责对输入向量进行一定的转换操作，将输入向量转化为更适于分类的特征向量。
神经网络的学习过程通常采用反向传播算法，通过不断调整神经元之间的权值，实现对分类模型的优化。
第二部分：遥感图像分类中的应用在遥感图像分类中，基于神经网络的算法可以更加高效地进行图像分类。
遥感图像可以看作是多光谱或高光谱影像，其具有复杂的信息结构和多维属性，因此在传统图像分类算法中通常需要对图像进行特征提取，来提取图像中具有代表性的特征向量。
这个过程相对来说是比较复杂和耗时的。
而基于神经网络的遥感图像分类算法，通过神经网络对图像的特征提取和图像分类同时进行处理，能够更有效地提高分类精度和分类速度。
常见的基于神经网络的遥感图像分类算法包括BP神经网络、SOM神经网络、RBF神经网络等。
第三部分：神经网络在遥感图像分类中的优势与传统的遥感图像分类算法相比，基于神经网络的算法具有以下几个优势。
1. 自适应性强基于神经网络的遥感图像分类算法具有自适应性强的特点。
因为神经网络可以根据不同的图像和分类任务，自行调整隐藏层中的神经元数量和权重大小，从而更好地适应不同的应用场景。
遗传BP算法在特征级遥感影像融合中的应用
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｓ ａ ｔｃｅ ｇ ｎ ｔｃａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ Ｐ ｎ ｔ ｒ ｒ ｓ ｄ ｔ ｇ ｔ ｅ ，ｉ ｉ ｈ ｇ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｓｒ ｃ ： ｎ ｔ ｉ ｒ ｉｌ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ａ ｄ Ｂ ｅ ｗｏ ｋ ａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｅ ｈ ｒ ｎ ｗｈ ｃ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉ ｈ ｉ
关键词 ： 遗传算法 ；Ｐ神经 网络 ； Ａ—Ｂ Ｂ Ｇ Ｐ算法 ； 影像 融合
中图分类号 ：２７ Ｐ ３ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ６７ ４ （０ ８ ０—０ ９０ １０ —９ ９ ２ ０ ） ６０ ５ ４
Ａ ｔ ｄ ｆ ＧＡ— ｓｕ ｙ ｏ － ＢＰ ｅ ｈ ｄ ｕ ｅ ｎ ｆ ａ ｕ ｅ ｌ ｖ ｌＲＳ ｉ ａ ｅ ｆ ｓｏ ｍ ｔ ｏ ｓ ｄ ｉ ｅ ｔ ｒ 。ｅ ｅ ｍ ｇ ｕ ｉ ｎ ＿ Ｔ ＡＮ ｈ ｎ － ｅ Ｌ ＡＮＧ Ｍｉｇ Ｉ Ｚ ｅ ｇｊ ， Ｉ ｉ ｎ
ｍ ｏ ｅ ｅ ａｕ ｔ ｈ ｅ ｕ ｔｏ ｍａ ｅｆ ｓｏ ． ｒ ｖ ｌａ ｅｔ ｅｒ ｓ ｌ ｆｉ ｇ ｕ ｉｎ
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遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种应用于求解优化问题的智能算法。
遥感图像分类是一种常见的图像处理任务，而BP神经网络是一种常用的分类模型。
将遗传算法与BP神经网络相结合，可以提高遥感图像分类的准确性和效率。
在遥感图像分类中，首先需要准备训练样本和测试样本。
训练样本用于训练BP神经网络的权重和阈值，而测试样本用于评估网络的分类性能。
然后，通过遗传算法确定BP神经网络的参数。
遗传算法的核心思想是模拟生物进化中的自然选择和优胜劣汰的过程。
具体而言，遗传算法通过三个操作模拟自然进化的过程：选择、交叉和变异。
根据适
应度函数选择适应度较高的个体（即BP神经网络参数）作为父代。
然后，通过交叉操作将两个父代个体的染色体（即网络参数）进行交叉组合，生成子代。
通过变异操作对子代的
染色体进行随机变换，以增加种群的多样性。
这样，经过多次迭代，遗传算法可以找到适
应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。
在遥感图像分类中，适应度函数可以通过网络的分类准确率来定义。
遗传算法的优势
在于可以在大量参数空间中进行搜索，并通过自然选择机制不断优化，从而找到最优解。
而BP神经网络作为分类模型，具有很好的学习能力和非线性拟合能力，可以更好地处理遥感图像分类问题。
将遗传算法应用于优化BP神经网络的遥感图像分类任务，可以提高分类准确率和效率。
这种方法可以广泛应用于遥感图像的土地利用分类、目标检测等相关问题，具有很好的应
用前景。
但是需要注意的是，遗传算法的效果受到问题复杂度、种群大小、交叉和变异的
概率等参数的影响，需要通过实验和调优来确定最佳的参数设置。