遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类

基于遗传算法的BP神经网络算法基于遗传算法的BP神经网络算法是一种将遗传算法与BP神经网络相结合的机器学习算法。

BP神经网络是一种具有自适应学习功能的人工神经网络，它通过反向传播算法来不断调整网络的权重和阈值，从而实现对样本数据的学习和预测。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过选择、交叉和变异等操作来产生下一代的优秀个体，从而逐步寻找到最优解。

在基于遗传算法的BP神经网络算法中，遗传算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高网络的学习和泛化能力。

1.初始化个体群体：随机生成一组个体，每个个体代表BP神经网络的初始权重和阈值。

2.适应度评估：使用生成的个体来构建BP神经网络，并使用训练数据进行训练和验证，评估网络的适应度，即网络的性能指标。

3.选择操作：根据个体的适应度值确定选择概率，选择一些适应度较高的个体作为父代。

4.交叉操作：从父代中选择两个个体，通过交叉操作生成两个新的子代个体。

5.变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加种群的多样性。

6.替换操作：根据一定的替换策略，用新生成的子代个体替代原来的父代个体。

7.终止条件判断：根据预先设定的终止条件（如达到最大迭代次数或达到一些适应度值阈值）判断是否终止算法。

8.返回结果：返回适应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。

然而，基于遗传算法的BP神经网络算法也存在一些缺点。

首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间进行优化。

其次，算法需要设置一些参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，不同的参数组合可能对算法的性能产生较大影响，需要经过一定的试错过程。

综上所述，基于遗传算法的BP神经网络算法是一种结合了两种优化方法的机器学习算法，能够有效提高BP神经网络的学习和泛化能力。

同时，也需要在实际应用中根据具体情况选择合适的参数设置和终止条件，以获得更好的算法性能。

专利名称：一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法专利类型：发明专利
发明人：童小华,张学
申请号：CN201010146735.7
申请日：20100414
公开号：CN102222267A
公开日：
20111019
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法，包括以下步骤：1)将每种网络结构看作为种群的一个个体，将个体中的染色体进行编码，并进行种群初始化；2)对染色体进行解码；3)根据预定的目标适应度函数来计算各个染色体的适应度；4)判断适应度最高的个体是否符合BP 网络的要求，若为是，执行步骤5)，若为否，则进行演化过程，返回步骤2)；5)得到最优个体，进行测试BP网络；6)进行遗传算法优化BP网络的分类，并得出分类结果；7)进行变化监测，并得出变化监测结果。

与现有技术相比，本发明具有隐含层的神经元数目使用实数编码，遗传算法进化过程中选择、交叉、变异方式得到改进，能够快速搜索最优网络等优点。

申请人：同济大学
地址：200092 上海市杨浦区四平路1239号
国籍：CN
代理机构：上海科盛知识产权代理有限公司
代理人：赵继明
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神经网络算法在遥感图像处理中的应用研究遥感图像处理是遥感技术的核心应用之一，它涉及到遥感图像的获取、处理和分析。

随着计算机科学和人工智能的发展，神经网络算法逐渐成为遥感图像处理的重要工具。

本文将讨论神经网络算法在遥感图像处理中的应用研究，重点关注其在遥感图像分类和目标检测中的应用。

神经网络算法是一种灵活且强大的机器学习算法，它可以从数据中学习和提取特征，并根据学习到的知识进行预测和分类。

在遥感图像处理中，神经网络算法可以通过大规模的遥感数据集进行训练，并将图像分类和目标检测任务作为监督学习的问题进行解决。

首先，神经网络算法在遥感图像分类中的应用已经取得了显著的成果。

遥感图像分类是指将遥感图像中的不同地物进行分类和识别，例如水体、森林、城市等。

传统的遥感图像分类方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，但这种方法往往需要耗费大量的时间和精力。

相比之下，基于神经网络的遥感图像分类方法能够自动学习图像中的特征，并且在大规模的遥感数据集上展现出更好的性能。

其次，神经网络算法在遥感图像目标检测中也得到了广泛应用。

遥感图像目标检测是指在遥感图像中自动识别和定位目标物体，例如建筑物、车辆等。

传统的遥感图像目标检测方法主要依赖于手工设计的特征和目标检测算法，但这种方法需要花费大量的人力和时间。

相反，基于神经网络的遥感图像目标检测方法可以自动学习图像中的特征，并在大规模的遥感数据集上取得更好的检测性能。

此外，随着深度学习的不断发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在遥感图像处理中的应用也越来越广泛。

卷积神经网络是一种专门用于处理图像和空间数据的神经网络，它通过层叠的卷积层、池化层和全连接层实现对图像的特征学习和分类识别。

通过这种结构，卷积神经网络可以自动学习局部纹理、颜色和形状等图像特征，并在遥感图像处理中实现更精确的分类和目标检测。

在遥感图像处理中，神经网络算法的应用还面临一些挑战和问题。

编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。

2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。

3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。

4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。

再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。

【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。

基于神经网络的遥感图像分类算法研究遥感图像分类作为遥感技术的重要应用之一，不仅具有广泛的应用前景，而且也是学术界关注的研究热点之一。

在遥感图像中，由于图像中包含了复杂的地物信息，因此图像的分类具有一定的复杂性。

而基于神经网络的遥感图像分类算法，通过模拟人脑的感知机制，可以更加高效地进行图像分类。

本文将对基于神经网络的遥感图像分类算法的研究进行探讨。

第一部分：神经网络基础知识为了更好地理解神经网络在遥感图像分类中的应用，我们首先需要了解神经网络的基础知识。

神经网络，是一种模拟人脑神经元结构和神经突触连接模式的数学模型，具有分布式处理和学习能力。

神经网络由若干层次组成，其中最基本的为输入层、隐藏层和输出层。

神经网络的结构通常是由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层的神经元接收输入数据，输出层的神经元输出最终分类结果，隐藏层的神经元则负责对输入向量进行一定的转换操作，将输入向量转化为更适于分类的特征向量。

神经网络的学习过程通常采用反向传播算法，通过不断调整神经元之间的权值，实现对分类模型的优化。

第二部分：遥感图像分类中的应用在遥感图像分类中，基于神经网络的算法可以更加高效地进行图像分类。

遥感图像可以看作是多光谱或高光谱影像，其具有复杂的信息结构和多维属性，因此在传统图像分类算法中通常需要对图像进行特征提取，来提取图像中具有代表性的特征向量。

这个过程相对来说是比较复杂和耗时的。

而基于神经网络的遥感图像分类算法，通过神经网络对图像的特征提取和图像分类同时进行处理，能够更有效地提高分类精度和分类速度。

常见的基于神经网络的遥感图像分类算法包括BP神经网络、SOM神经网络、RBF神经网络等。

第三部分：神经网络在遥感图像分类中的优势与传统的遥感图像分类算法相比，基于神经网络的算法具有以下几个优势。

1. 自适应性强基于神经网络的遥感图像分类算法具有自适应性强的特点。

因为神经网络可以根据不同的图像和分类任务，自行调整隐藏层中的神经元数量和权重大小，从而更好地适应不同的应用场景。

BP神经网络的遗传优化及其在教学质量评价中的应用摘要由于bp神经网络算法容易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,用具有全局寻优特点的遗传算法对其进行改进,形成用遗传算法训练bp权值的ga-bp算法;通过将该算法应用于教学质量评价中,进一步验证了该算法的有效性和先进性。

关键词 bp神经网络;遗传算法;教学质量评价中图分类号tp18,g420 文献标识码a 文章编号1674-6708(2010)26-0184-011 基于遗传算法的神经网络训练方法1.1 ga-bp算法的概述遗传算法[1]从一组随机产生的初始解(称为群体)开始搜索过程,群体中的每个个体是问题的一个解,称为染色体,这些染色体在后续迭代中不断进化,称为遗传。

遗传主要是通过选择、交叉、变异、运算生成下一代群体,就这样经过若干代进化之后,算法收敛于最好的染色体,即为问题的最优解。

那么可以将遗传算法引入bp神经网络的训练,对权值的初始值进行全局优化,这样可避免 bp神经网络陷入局部极小值,并提高其收敛速度[2,3]。

1.2 用遗传算法学习和对神经网络权值的优化为了方便理解,我们以基础的三层bp神经网络来进行说明。

取wihij为输入层中第i个结点与隐含层第j个结点的连接权值;whoji为隐含层中第j个结点与输出层第i个结点的连接权值[4]。

遗传算法学习bp网络的步骤如下:1)初始化种群p,包括交叉规模、交叉概率pc、突变概率pm等,初始种群取60;2)计算每一个个体评价函数,并按权值将其排序。

3)以概率pc对个体gi和gi+1交叉操作产生新个体和无交叉操作的个体进行直接复制;4)利用概率pm突变产生gj的新个体;5)将新个体插入到种群p中,并计算新个体的评价函数;6)如果找到了满意的个体,则结束,否则转3)。

最后,将群体中的最优个体解码即可得到优化后的网络连接权系数。

接下来则与神经网络的基本算法相同。

2 实例分析算法效果测试根据《正方教学管理系统教学质量评价指标》以及[5]中建立的评价指标体系,我们选取10个二级指标作为输入神经元,取输入层的个数为10。

黑铉语言信麵与电睡China Computer & Communication2021年第1期基于遗传算法优化的B P神经网络在考研结果预测中的应用李驰(四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系，四川成都611731)摘要：通过遗传算法先对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化后，再将BP神经网络用于考研结果的预测模型中。

实验表明，这种优化后的预测模型因为克服了收敛速度慢、易产生局部最小等缺陷，比单纯使用BP神经网络建立的预测 模型准确度更高。

将这个预测模型用于考研报名之前供学生预测参考，方便学生做出合理的决策，具有一定的实际意义。

关键词：考研；预测；BP神经网络；遗传算法中图分类号：TD712 文献标识码：A文章编号：1003-9767 (2021) 01-038-04Application of BP Neural Network Based on Genetic Algorithms Optimization in Prediction of Postgraduate Entrance ExaminationLI Chi(Department of Computer Science and Software Engineering,Jincheng College of Sichuan University,Chengdu Sichuan611731, China) Abstract：F irs tly,the in itia l weight and threshold of BP neural network are optimized by genetic algorithm,and then BP neural netw ork is used in the pre diction model of the results o f the postgraduate entrance exam ination.The experim ent shows that the optim ized prediction model overcomes the shortcomings o f slow convergence speed and easy to produce local m inim um,so it is more accurate than the pre diction model established by BP neural network alone.This pre diction model can be used as a reference for students to make a reasonable decision before applying fo r postgraduate entrance examination.Key words：postgraduate entrance exam ination;prediction;BP neural network;genetic algorithms〇引言随着社会对于高素质知识型人才的需求越来越迫切，我 国报考研究生的人数呈现逐年大幅増加的趋势。