基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法技术

本发明专利技术公开了基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，包括采用两级变长粒子群策略对种群进行初始化；引入交叉算子和种群历史最优个体进行交流产生优秀个体；引入变异算子使种群更加多样化；引入自适应策略使子代种群更加优秀；采用随机森林快速选择优秀个体；在训练时采用早期停止策略，使训练评估更加高效；进化结束后，选择最好的个体在测试集上精确评估。本发明专利技术采用两级粒子群策略表示每一个架构的连接和参数，采用粒子架构变长策略，使得种群更加丰富多样；提供了交叉算子、变异算子、自适应策略，使产生的后代更加优秀；在没有任何预训练和数据增强的情况下，相对于手工设计的网络，提高了在遥感场景分类的精度，且模型参数较小。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种遥感场景分类方法，特别涉及一种基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法。

技术介绍

1、随着计算机技术的飞速发展，遥感大数据也变得越来越流行，运用大数据的思维和手段，让遥感在许多领域中都能发挥出重要的作用。比如，当出现了地震、洪水等灾害的时候，遥感卫星能够给出实时的图像，这对于救灾、抢险等工作起到了非常关键的作用。当前，基于遥感系列卫星构建的互联网服务平台，已在各个科学
得到了广泛的应用。高分遥感影像中蕴含着大量的地物信息和纹理信息，如何对其进行正确的识别和正确的分类是一个迫切需要研究的课题。

2、遥感场景分类是为给定的遥感图像用预定义的语义类别来正确标注，并对其打上正确的标签，随着遥感成像技术的进步，遥感图像的空间分辨率变得越来越高，且类别之间相互影响。相同场景类别有着不同的颜色和纹理特征，不同物体的信息也各有差异，不同的场景类别中存在相似的个体，即两个物体可能具有相似的光谱特征。此外，各类地物类型分布不平衡问题也普遍存在高分辨率遥感图像中，给现有的分类技术带来了挑战。

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【技术保护点】

1.基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所述S2的具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所述S23具体步骤为：

4.根据权利要求1所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所述S5具体步骤为：

5.根据权利要求1所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所述S6具体步骤为：

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【技术特征摘要】

1.基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所述s2的具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所述s23具体步骤为：

4.根据权利要求1所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所述s5具体步骤为：

5.根据权利要求1所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所述s6具体步骤为：

6.根据权利要求5所述的基于进化神经网络架构搜索算法的遥感场景分类方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁静，毕莹，刘艮跃，于明渊，岳彩通，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：