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基于混合学习矢量量化算法的遥感影像分类
1
作者
崔宝侠
刘伟
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期1090-1092,共3页
在分析了Kohonen自组织特征映射网络(SOFM)和学习矢量量化(LVQ)算法的基础上,提出一种基于改进的SOFM算法和LVQ2算法的混合学习矢量量化(HLVQ)方法,并建立了基于HLVQ的遥感影像非监督和监督分类的一般模型。通过与传统的统计分类方法和L...
在分析了Kohonen自组织特征映射网络(SOFM)和学习矢量量化(LVQ)算法的基础上,提出一种基于改进的SOFM算法和LVQ2算法的混合学习矢量量化(HLVQ)方法,并建立了基于HLVQ的遥感影像非监督和监督分类的一般模型。通过与传统的统计分类方法和LVQ2网络分类器比较,HLVQ分类器总的分类性能更好、识别率更高。
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关键词
自组织特征映射
学习
矢量
量化
混合学习矢量量化
遥感影像分类
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职称材料
题名
基于混合学习矢量量化算法的遥感影像分类
1
作者
崔宝侠
刘伟
机构
沈阳工业大学系统工程研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期1090-1092,共3页
基金
国家自然科学基金(20022032)
辽宁省博士启动基金资助课题
文摘
在分析了Kohonen自组织特征映射网络(SOFM)和学习矢量量化(LVQ)算法的基础上,提出一种基于改进的SOFM算法和LVQ2算法的混合学习矢量量化(HLVQ)方法,并建立了基于HLVQ的遥感影像非监督和监督分类的一般模型。通过与传统的统计分类方法和LVQ2网络分类器比较,HLVQ分类器总的分类性能更好、识别率更高。
关键词
自组织特征映射
学习
矢量
量化
混合学习矢量量化
遥感影像分类
Keywords
self-organizing feature map
learning vector quantization
hybrid learning vector quantization
remote sensing image classification
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于混合学习矢量量化算法的遥感影像分类
崔宝侠
刘伟
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005
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