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多目标进化卷积神经网络的高光谱图像分类方法.pdf

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本发明公开了一种多目标进化卷积神经网络的高光谱图像分类方法,主要解决现有技术中网络较复杂,分类精度较低的问题。本发明具体步骤如下:(1)初始化个体架构信息组成种群;(2)解码个体生成训练集,验证集和卷积神经网络;(3)计算卷积神经网络的分类精度与浮点运算次数作为两个适应度;(4)采用交叉,变异,多目标选择对种群迭代更新得到最优种群;(5)使用最优种群中分类精度最高的个体对应的卷积神经网络对待高光谱图像进行分类。本发明采用进化算法实现对卷积神经网络自动设计,并使用多目标优化,具有针对高光谱图像分类问题精度高,结构简单的优点。