دوره 4، شماره 13 و 14 - ( سال چهارم،شماره 13و14 ، پاییز و زمستان 1391 1391 )
جلد 4 شماره 13 و 14 صفحات 9-24 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Determination of Optimum SVMs Based on Genetic Algorithm in Classification of Hyper spectral Imagery. فصلنامه فناوری اطلاعات. 2013; 4 (13 and 14) :9-24
URL: http://jor.iranaict.ir/article-1-417-fa.html
URL: http://jor.iranaict.ir/article-1-417-fa.html
سادات حسنی حدیثه، صمدزادگان فرهاد. تعیین ماشین‌های بردار پشتیبان بهینه در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی بر مبنای الگوریتم ژنتیک. فصلنامه فناور اطلاعات و اتباطات ایران. 1391; 4 (13 و 14) :9-24
چکیده: (10486 مشاهده)
امروزه تصاویر فرا طیفی به علت غنای اطلاعات طیفی یک ابزار قوی و کارامد در سنجش از دور به حساب می‌آیند و امکان تمایز بین عوارض مشابه را فراهم می‌آورند. با توجه به پایداری ماشین‌های بردار پشتیبان در فضاهایی با ابعاد بالا، یک گزینه مناسب در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی محسوب می‌شوند. با این وجود، عملکرد این طبقه‌بندی کننده‌ها تحت تأثیر پارامترها و فضای ویژگی ورودی آن‌ها می‌باشد. به منظور استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان با بیشترین کارایی، می‌بایست مقادیر بهینه‌ی پارامترها و همچنین زیر مجموعه بهینه از ویژگی‌های ورودی تعیین گردند. در این تحقیق از توانایی الگوریتم ژنتیک به عنوان یک تکنیک بهینه‌سازی فرا ابتکاری، در تعیین مقادیر بهینه پارامترهای ماشین‌های بردار پشتیبان و همچنین انتخاب زیرمجموعه ویژگی‌های بهینه در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی استفاده شده است. نتایج عملی از به‌کارگیری روش فوق در خصوص داده‌های فرا طیفی سنجنده AVIRISنشان می‌دهند، ویژگی‌های ورودی و پارامترها هر کدام جداگانه تأثیر بسزایی بر عملکرد ماشین‌های بردار پشتیبان دارند ولی بهترین عملکرد طبقه-بندی کننده با حل همزمان آن دو بدست می‌آید. در حل همزمان تعیین پارامتر و انتخاب ویژگی، برای کرنل گوسین و پلی‌نومیال به ترتیب 5% و 15% افزایش دقت با حذف بیش از نیمی از باندهای تصویر حاصل شد. همچنین الگوریتم بهینه‌سازی شبیه‌سازی تبرید تدریجی به منظور مقایسه با الگوریتم ژنتیک پیاده‌سازی شد که نتایج حاکی از برتری الگوریتم ژنتیک به ویژه با بزرگ و پیچیده شدن فضای جستجو در رویکرد حل همزمان تعیین پارامتر و انتخاب ویژگی می‌باشد.
واژه‌های کلیدی: ماشین‌های بردار پشتیبان، تصاویر فرا طیفی، طبقه بندی، انتخاب مدل، انتخاب ویژگی، الگوریتم ژنتیک
ارسال پیام به نویسنده مسئول
