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基于自适应权系数核方法的超光谱图像分类 被引量：2
1
作者 林玉荣 王强 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2535-2539,共5页
为了进一步提高支持向量机方法在超光谱图像分类中的性能,提出一种自适应加权核方法。该方法的关键是每个波段自适应权值的计算,考虑到超谱数据信息依波段分布不均匀及每个波段图像所含信息不同的特性,采用相邻波段图像间的相关系数及... 为了进一步提高支持向量机方法在超光谱图像分类中的性能,提出一种自适应加权核方法。该方法的关键是每个波段自适应权值的计算,考虑到超谱数据信息依波段分布不均匀及每个波段图像所含信息不同的特性,采用相邻波段图像间的相关系数及波段图像的归一化标准差之和作为该波段数据的权值,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果表明:自适应加权核方法明显优于支持向量机方法,平均精度和总体精度分别提高了2.07%和2.28%,且对支持向量数目也有一定约减。 展开更多
关键词 超光谱图像分类 核方法 自适应 相关系数
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基于自适应加权的超光谱图像分类方法 被引量：2
2
作者 林玉荣 王强 +1 位作者 林玉娥 梁兴柱 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期935-939,共5页
为了进一步提高已有的加权超光谱图像分类方法的识别性能,以支持向量机(SVM)作为基本框架,结合超光谱图像的谱间与空域信息,提出了一种自适应加权的超光谱图像分类方法。所提方法的自适应权值是由两部分构成,即改进的具有归一化取值的... 为了进一步提高已有的加权超光谱图像分类方法的识别性能,以支持向量机(SVM)作为基本框架,结合超光谱图像的谱间与空域信息,提出了一种自适应加权的超光谱图像分类方法。所提方法的自适应权值是由两部分构成,即改进的具有归一化取值的互信息(MI)与一定量的归一化图像标准方差之和,不仅考虑到了超光谱图像的谱间信息对分类会产生的作用,同时也考虑到了每个波段图像所含信息对分类产生的作用,为基于加权的超光谱图像分类方法提供了一种新的思路。实验结果表明,本文提出的方法是有效的和可行的。 展开更多
关键词 超光谱图像分类 自适应加权 互信息(MI) 图像标准方差
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基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类 被引量：4
3
作者 郭春燕 赵春晖 《应用科技》 CAS 2007年第3期36-38,43,共4页
支持向量机(SVM)应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果,但它在解决多分类问题时,存在不可分区域的局限性.为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机,并将该方法应用到超光谱图像分类实验,结果表明该方法不仅改善了不可分区域的... 支持向量机(SVM)应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果,但它在解决多分类问题时,存在不可分区域的局限性.为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机,并将该方法应用到超光谱图像分类实验,结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题,而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高. 展开更多
关键词 支持向量机 模糊支持向量机 模糊隶属度函数 超光谱图像分类
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