遗传算法优化的SVM遥感图像目标识别

"基于GA的遥感图像目标SVM自动识别" 本文主要探讨了一种利用遗传算法(GA)自动优化支持向量机(SVM)参数的方法，以提高遥感图像中复杂二值目标的识别效率和准确性。在遥感图像分析领域，支持向量机是一种广泛应用的机器学习算法，它通过构建最优超平面来进行分类，尤其适用于小样本、非线性及高维特征的数据。 支持向量机的关键在于选择合适的惩罚参数C和核函数参数γ。传统方法如穷举搜索的留一法(LOO)和随机试凑法可能在寻找最佳参数时效率低下，且可能导致过拟合或欠拟合问题。遗传算法则提供了一个有效的解决方案，通过模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制，搜索参数空间以找到最优解。实值编码遗传算法允许连续的参数调整，使得SVM模型的优化更加平滑，提高了模型的泛化能力。 实验结果表明，采用遗传算法优化的SVM在二值遥感图像目标识别中表现出了更高的分类识别率，并且显著减少了训练时间。这表明，遗传算法能够有效地解决SVM模型选择的问题，降低了人工调整参数的复杂性，同时增强了模型对未知数据的预测能力。 遥感图像的目标识别是遥感技术中的核心问题，它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个领域。通过遗传算法优化的SVM，不仅提升了识别的精度，还减少了计算资源的消耗，这对于实时或大规模的遥感图像分析具有重要的实际意义。 关键词：支持向量机；遗传算法；模型选择；遥感图像；目标识别 中图分类号：TP391 文献标识码：A 总结来说，这篇论文展示了遗传算法在支持向量机参数优化上的应用，对于遥感图像目标识别提供了新的思路，提升了识别性能，缩短了训练时间，具有较高的理论价值和实践意义。这一方法可以广泛应用于遥感图像分析、军事侦察、环境监测等领域，有助于提升遥感数据处理的自动化水平和效率。