（通讯员胡祝平）西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室胡祝平博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Data Customization-based Multiobjective Optimization Pruning Framework for Remote Sensing Scene Classification”的学术论文，针对遥感场景图象分类任务提供了一种多目标优化的剪枝框架来减少计算资源。

本文提出了一种基于数据定制的多目标优化剪枝框架（DCMOP）用于遥感场景图像分类任务中，它不仅可以在剪枝率和特征提取能力之间进行权衡，而且可以加快进化的剪枝过程。我们采用多目标进化算法（MOEAs）来寻找在CNN的剪枝比率和能力之间的权衡。除此之外，针对于MOEAs中对子网络的评估消耗时间成本的问题，我们还提出了一种基于数据定制的代理机制（DCPM），根据剪枝子网络的结构来减小输入数据集的大小，从而显著加快修剪的进化过程。基于此，我们提出的DCMOP通过与MOEAs和DCPM合作，实现了更高的效率和更高的性能。

IEEE TGRS是地球科学和遥感领域的顶级期刊之一，是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）汇刊，在遥感技术和地球科学领域具有较高影响力，2023年最新影响因子为8.2，目前是中科院一区、Top期刊。

论文链接：https://doi.org/10.1109/TGRS.2023.3320650