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题名面向极化目标分解的特征参数研究
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作者
孙盛
田金文
陈平华
刘竹松
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机构
华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室
广东工业大学计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第6期2046-2050,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61202269)
广东省中国科学院全面战略合作基金项目(2011B090300041)
广东省教育部产学研合作基金项目(2011B090400430)
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文摘
为有效的解决极化特征分解中平均阿尔法角参数和熵参数的估计量偏低的问题,引入了加权平均函数、香农强度熵和极化度熵这3个参数,来描述地物散射回波的散射机制和散射随机性。给出了相干矩阵数据特征分解算法的实现流程,对AIRSAR数据集中的样本图像进行了定性的、定量的实验。实验结果表明,在不改变采样数量的前提下,新的参数值得到了提升。将新的参数应用于有监督威沙特距离分类,并通过蒙特卡罗仿真器验证了新的参数能够提高分类精度。
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关键词
极化目标分解
平均阿尔法角
加权平均函数
Von
Neumann熵
香农强度熵
香农极化度熵
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Keywords
polarimetric target decomposition
averaged alpha angle
weighted average function
Von Neumann entropy
shan- non intensity entropy
shannon polarimetry entropy
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种基于粗糙集理论的启发式特征选择算法
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作者
亢婷
魏立力
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机构
宁夏大学数学计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第30期77-79,共3页
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基金
国家自然科学基金No.60663003
宁夏自然科学基金No.NZ0725
教育部科学技术研究重点项目(No.206159)~~
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文摘
在数据分析中,特征选择是能够保留信息的数据约简的一个有效方法。粗糙集理论提供了一种发现所有可能的特征子集的数学工具。提出了一种新的基于粗糙集的启发函数叫做加权平均支持启发函数。该方法的优点是它考虑了可能性规则集的整体质量。也就是说,对所有的决策类,它考虑了规则的加权平均支持度。最后,实例表明该方法是有效的。
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关键词
粗糙集
特征选择
加权平均支持启发函数
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Keywords
rough set
feature selection
weighted average support heuristic
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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