基于粒子群智能的遙感找礦方法研究.pdf

1、中南大學(xué)博士學(xué)位論文基于粒子群智能的遙感找礦方法研究姓名：王東申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：國(guó)土資源信息工程指導(dǎo)教師：吳湘濱毛先成20080501中南大學(xué)博十學(xué)位論文摘要地物光譜部分波段出現(xiàn)偏移，利用這種現(xiàn)象建立了地物類別劃分方法。同時(shí)在新方法中使用新的鄰域搜索參考模型，增強(qiáng)了方法在搜索過程中對(duì)鄰域信息的參考強(qiáng)度，使得分類結(jié)果的全局性得到了進(jìn)一步加強(qiáng)。在此基礎(chǔ)上，將粒子群智能行為特征以量化方式表示，建立了一種新的分類結(jié)果密度分布模型，為下一步

2、遙感找礦奠定基礎(chǔ)。針對(duì)支持向量機(jī)分類器進(jìn)行遙感礦化蝕變信息的提取，建立了粒子群智能快速優(yōu)選支持向量機(jī)分類器超參數(shù)的方法。通過對(duì)分類器兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)對(duì)分類結(jié)果影響情況的分析，確定以整數(shù)編碼方式以及肛折交叉驗(yàn)證作為適應(yīng)度評(píng)價(jià)實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)選搜索；同時(shí)提出了兩點(diǎn)中心法和多點(diǎn)重心法兩種啟發(fā)式策略，進(jìn)一步提高算法的搜索效率。采用經(jīng)過優(yōu)化參數(shù)后的支持向量機(jī)分類器進(jìn)行遙感礦化蝕變信息提取，縮短了特征提取時(shí)間，分類質(zhì)量得到了進(jìn)一步提高。綜合上述各種技術(shù)建立了