[发明专利]一种基于核函数扩展的仿生模式识别方法

摘要

本发明公开了一种基于核函数扩展的仿生模式识别方法，包括：一、利用灰度共生矩阵来提取影像的纹理特征；二、通过训练样本训练神经元单形以及确定超球半径；三、利用训练好之后的神经网络进行目标识别。本发明采用基于核函数扩展的仿生模型方法，从对象纹理、几何等特征入手解决人工目标的识别问题。本发明解决了在波段数或者特征数较少情况下也就是维数较低的情况下，仿生模式识别效果不佳的问题。

主权项

一种基于核函数扩展的仿生模式识别方法，其特征在于:包括以下步骤，步骤1、选择样本，利用灰度共生矩阵来提取影像的纹理特征；步骤2、将样本和遥感影像数据映射到高维； 步骤3、在高维空间中训练样本；具体为：将点与点、点与线、点到三角形的运算表示为核函数形式，采用粒子群最优算法，寻找最优超球半径和核函数参数；步骤4、在高维空间中识别样本；具体为：计算目标到神经网络的距离并判断是否属于待识别目标，并通过解决样神经网络的的重叠问题进行分类；步骤5、输出结果。