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波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。 相似文献
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An iterative algorithm to calculate mutual correlation using hierarchical key points and the search space mark principle is proposed. An effective algorithm is designed to improve the matching speed. By hierarchical key point algorithm and mutual correlation coefficients of the matching images, the important points can be iteratively calculated in the images hierarchically, and the correlation coefficient can be obtained with satisfactory precision. Massive spots in the parameter space which are impossible to match can be removed by the search space mark principle. Two approximate continuities in the correlation image matching process, the image gray level distribution continuity and the correlation coefficient value in the parameter space continuity, are considered in the method. The experiments show that the new algorithm can greatly enhance matching speed and achieve accurate matching results. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(4)
针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。 相似文献
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为更好地预测深基坑支护结构变形,采用机器学习算法,基于BP神经网络并引入粒子群优化算法(PSO-BP)优化其结构网络权值与阈值的选取,克服BP神经网络中的参数选取导致BP算法极易陷入局部极值点、收敛速度慢等问题。基于实际工程,采用优化与未优化的BP神经网络开展深基坑墙体水平变形预测,将监测应力与基坑墙体水平变形的复杂非线性系统方程作为黑箱模拟。两类模型的预测结果对比表明,优化的神经网络可以获得更准确的深基坑支护结构变形值的预测值,该PSO-BP算法可以更好地为工程实践提供指导。 相似文献