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二进制粒子群支持向量机算法在SAR图像海面溢油特征选择的应用被引量：2: 2015年; 对合成孔径雷达(synthetic Aperture Radar,SAR)图像提取得到的几何、灰度、纹理特征共66个特征量,采用封装模式算法进行特征选择,降低特征维度并提高对溢油及疑似溢油样本的识别率。特征选择采用二进制离散粒子群优化(binary particle swarm optimization,BPSO)和支持向量机(support vector machine method,SVM)的封装模式算法(BPSO-SVM)进行,该方法在特征选择的同时可对支持向量机模型中的参数进行优化。论文采用BPSO-SVM算法和序列前向搜索(sequential forward selection,SFS)算法、序列后向搜索(sequential backward selection,SBS)算法与SVM算法相结合特征优化算法(SFS-SVM和SBS-SVM算法)进行实验。并将BPSO-SVM算法、SFS-SVM算法、SBS-SVM算法和直接使用SVM算法的分类识别结果进行比较。实验结果表明,BPSO-SVM算法在SAR图像上溢油特征量筛选与识别效率方面行之有效。; 朱宗斌赵朝方曾侃马佑军; 关键词：SAR

SAR海洋溢油监测多源信息融合研究: 海洋溢油是造成当今海洋环境污染的主要原因之一，海洋溢油对海洋生态环境造成的破坏在很长时间内都难以修复。因此，世界范围内对海洋溢油问题都高度重视。溢油事故发生后，如何快速有效地监测溢油的规模、影响范围对防治溢油的进一步扩大...; 朱宗斌; 关键词：合成孔径雷达多源信息融合环境保护; 文献传递

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朱宗斌