基于免疫网络的遥感影像分类算法

	基于免疫网络的遥感影像分类算法
	刘庆杰 ; 蔺启忠
刊名	计算机工程与应用
	2008
页码	24-27
关键词	遥感影像分类人工免疫独特型网络分区记忆模式
中文摘要	基于独特型免疫网络原理,提出了一种新型的分区记忆模式人工独特型网络模型,并利用其对卫星遥感数据进行了分类。该模型在结构上将免疫网络的记忆抗体划分为特异记忆抗体区和自由记忆抗体区。前者的主要功能是记忆各类别抗原的特异特征,后者为前者提供各种类型的抗体源。记忆抗体间按照亚动力学原理进行调节,实现免疫网络的寻优过程。基于上述分区,它在初次免疫响应过程中实现网络的搭建和训练,在二次免疫响应过程中实现信息提取。最后利用该模型对ETM数据进行地物分类,并与传统分类方法进行对比。结果表明:该模型的总分类精度和Kappa系数分别是92.6%和0.91,优于传统分类方法。
收录类别	CNKI
公开日期	2015-01-04
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/33342]
专题	遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文
推荐引用方式 GB/T 7714	刘庆杰,蔺启忠. 基于免疫网络的遥感影像分类算法[J]. 计算机工程与应用,2008:24-27.
APA	刘庆杰,&蔺启忠.(2008).基于免疫网络的遥感影像分类算法.计算机工程与应用,24-27.
MLA	刘庆杰,et al."基于免疫网络的遥感影像分类算法".计算机工程与应用 (2008):24-27.