文献类型：期刊文章

作　　者：叶志伟[1] 郑肇葆[2] 万幼川[2] 虞欣[2]

机构地区：[1]湖北工业大学计算机学院,武汉市李家墩1村430068 [2]武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(40271094)

年　　份：2007

卷　　号：32

期　　号：12

起止页码：1127-1130

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20080611079665)、GEOBASE、IC、INSPEC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：利用蚁群优化算法解决特征选择问题,以获得能代表问题空间的较优特征子集,并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例,利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明,本文方法不仅能够降低图像特征空间维数,减少图像分类的工作量,而且还可以提高分类识别的正确率。

关 键 词：蚁群优化算法 特征选择  纹理分类 最优特征子集  

分 类 号：P237.3]