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基于多分类器融合的遥感分类研究

2013-07-08 01:38

全部作者： 劳信尧 石爱业 第1作者单位： 河海大学 摘要： 为了提高遥感图象分类的精度，弥补传统分类方法通过增加单个分类器结构的复杂度来提高分类精度通常不能满足问题的需求的缺陷，提出了1种基于多分类器融合的遥感分类方法，将多个结构较为简单的分类器进行不同策略的融合来提高整体的分类精度。实验结果证明，该方法在遥感分类精度上优于传统分类方法。 关键词： 遥感分类 多分类器融合 模糊积分 模糊密度 遗传算法 (浏览全文) 发表日期： 2006年12月20日 同行评议：

该文创新不够，重点不突出。在模糊测度、遗传算法等方面的工作似乎与已有文献相似。而对于遥感图像，作者在多波段、去相关性、神经网络等方面文字较少，不能体现创新性。 　

综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。