合成孔径雷达(SAR)图像ROI(Region of Interest)区域存在两种情况:只包含单一地物或由混合地物组成。对此,提出一种基于特征映射的SAR图像多维输出回归方法,该方法不仅能够对只包含单一地物的SAR图像进行类别判断,也能对混合地物区域的...合成孔径雷达(SAR)图像ROI(Region of Interest)区域存在两种情况:只包含单一地物或由混合地物组成。对此,提出一种基于特征映射的SAR图像多维输出回归方法,该方法不仅能够对只包含单一地物的SAR图像进行类别判断,也能对混合地物区域的内容做出估计。首先对SAR图像提取基于灰度共生矩阵的纹理特征,然后构造了一组能够反映SAR图像边缘长度、方向和稀疏程度的边缘特征向量,最后利用纹理特征和边缘特征对SAR图像进行基于近似迭代变权最小二乘法(IRWLS)的多维支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归。实验结果表明,该方法能够对包含不同地物内容的ROI区域进行有效解译,正确率高。展开更多
针对传统多变量时间序列预测方法未考虑变量间依赖关系从而影响预测效果的问题,提出了一种基于异常序列剔除的多变量时间序列预测算法.该算法旨在利用多维支持向量回归机(Multi-dimensional support vector regression,M-SVR)内在的结...针对传统多变量时间序列预测方法未考虑变量间依赖关系从而影响预测效果的问题,提出了一种基于异常序列剔除的多变量时间序列预测算法.该算法旨在利用多维支持向量回归机(Multi-dimensional support vector regression,M-SVR)内在的结构化输出特性,对选取到具有相似性的多个变量序列进行联合预测.首先,对已知序列进行基于模糊熵的层次聚类,实现对相似序列的初步划分;其次,求出类中所有序列的主曲线,根据序列到主曲线的距离计算各个序列的异常因子,从而进一步剔除聚类结果中的异常序列;最后,将选取到的相似变量序列作为输入,利用M-SVR进行预测.通过理论分析,证明本文算法在理论上存在信息损失上界与可靠度下界,从而说明本文算法的合理性与可行性.采用混沌时间序列数据与多个实际数据集进行对比实验,结果表明,与现有多个代表性方法相比,本文算法可有效挖掘多变量时间序列的内在结构信息,预测精度更高,数值稳定性更好.展开更多
文摘合成孔径雷达(SAR)图像ROI(Region of Interest)区域存在两种情况:只包含单一地物或由混合地物组成。对此,提出一种基于特征映射的SAR图像多维输出回归方法,该方法不仅能够对只包含单一地物的SAR图像进行类别判断,也能对混合地物区域的内容做出估计。首先对SAR图像提取基于灰度共生矩阵的纹理特征,然后构造了一组能够反映SAR图像边缘长度、方向和稀疏程度的边缘特征向量,最后利用纹理特征和边缘特征对SAR图像进行基于近似迭代变权最小二乘法(IRWLS)的多维支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归。实验结果表明,该方法能够对包含不同地物内容的ROI区域进行有效解译,正确率高。
文摘针对传统多变量时间序列预测方法未考虑变量间依赖关系从而影响预测效果的问题,提出了一种基于异常序列剔除的多变量时间序列预测算法.该算法旨在利用多维支持向量回归机(Multi-dimensional support vector regression,M-SVR)内在的结构化输出特性,对选取到具有相似性的多个变量序列进行联合预测.首先,对已知序列进行基于模糊熵的层次聚类,实现对相似序列的初步划分;其次,求出类中所有序列的主曲线,根据序列到主曲线的距离计算各个序列的异常因子,从而进一步剔除聚类结果中的异常序列;最后,将选取到的相似变量序列作为输入,利用M-SVR进行预测.通过理论分析,证明本文算法在理论上存在信息损失上界与可靠度下界,从而说明本文算法的合理性与可行性.采用混沌时间序列数据与多个实际数据集进行对比实验,结果表明,与现有多个代表性方法相比,本文算法可有效挖掘多变量时间序列的内在结构信息,预测精度更高,数值稳定性更好.
