基于深度學(xué)習(xí)與獅群SVM算法的遙感場(chǎng)景分類

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摘要： 針對(duì)高分辨遙感圖像樣本量小， 以及傳統(tǒng)優(yōu)化支持向量機(jī)（SVM）算法易陷入局部最優(yōu)解、 尋優(yōu)速度慢等問題， 提出一種基于深度遷移學(xué)習(xí)與獅群優(yōu)化SVM（LSO-SVM）算法對(duì)遙感圖像場(chǎng)景進(jìn)行分類. 首先， 通過自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)圖像后利用顏色聚合向量提取圖像顏色特征； 其次， 利用3種預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)分（剩余16412字）