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基于多样性变异的QPSO算法的遥感图像分类
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：遥感图像分类是遥感领域研究的热点问题之一。该文结合量子粒子群优化（QPSO）算法和多样性变异的机
制提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。在遥感图像分类过程中，采用无监督分类，图像中每个像素点到聚类
中心的高斯距离作为分类标准，使用QPSO 算法进行聚类中心的优化，在聚类过程中使用多样性变异机制防止QPSO
算法早熟收敛，使分类结果达到最优化。在遥感图像上所做的实验表明，此分类算法具有较好的搜索速度和收敛精
度，能有效寻找和优化最佳聚类中心，是一种有效、可行的遥感图像分类方法。
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