人工蜂群算法优化的SVM遥感影像分类

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人工蜂群算法优化的SVM遥感影像分类
Optimized SVM based on artificial bee colony algorithm for remote sensing image classification
“在遥感分类领域，研究者提出了一种基于人工蜂群算法改进SVM参数的方法，通过模仿蜜蜂采蜜行为，优化SVM分类器参数，提高分类精度。实验结果表明，该方法在UCI数据集和遥感影像上的分类精度均优于其他人工智能算法优化的SVM算法。”
- 角色：First author第一作者
- 邮箱：lena@mail.bnu.edu.cn
- 简介：李楠，1992年生，女，博士研究生，研究方向为农业遥感。E-mail： lena@mail.bnu.edu.cn
李楠
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- 角色：Corresponding author通信作者
- 邮箱：zhuxiufang@bnu.edu.cn
- 简介：朱秀芳，1982年生，女，副教授，研究方向为农业遥感。E-mail： zhuxiufang@bnu.edu.cn
朱秀芳
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- 暂无本作者相关信息
潘耀忠
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- 暂无本作者相关信息
詹培
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2018年22卷第4期页码：559-569
录用：2017-11-20 ，
DOI：10.11834/jrs.20187176
稿件说明：