一种遗传算法改进神经网络遥感分类处理方法

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。