摘要： 利用ＳＡＲ图像的Ｈｕ不变矩，仿射不变矩，以及Ｚｅｒｎｉｋｅ不变矩，通过调整学习因子 后的ＰＳＯ对ＳＶＭ进行优化，提出了基于改进ＰＳＯＳＶＭ的ＳＡＲ图像分类识别算法。该方法主 要调节ＰＳＯ的异步学习因子，加强粒子的学习能力，在算法性能上不仅减小粒子陷入局部最优 的概率，而且能有效提高算法的收敛性。最后，对ＳＡＲ图像进行分类识别实验，结果表明：该算 法比其他算法识别率显著提高。