逻辑回归是经典的分类方法,广泛应用于数据挖掘、机器学习和计算机视觉.现研究带有程。模约束的逻辑回归问题.这类问题广泛用于分类问题中的特征提取,且一般是NP-难的.为了求解这类问题,提出了嵌套BB(Barzilai and Borwein)算法的分裂...逻辑回归是经典的分类方法,广泛应用于数据挖掘、机器学习和计算机视觉.现研究带有程。模约束的逻辑回归问题.这类问题广泛用于分类问题中的特征提取,且一般是NP-难的.为了求解这类问题,提出了嵌套BB(Barzilai and Borwein)算法的分裂增广拉格朗日算法(SALM-BB).该算法在迭代中交替地求解一个无约束凸优化问题和一个带程。模约束的二次优化问题.然后借助BB算法求解无约束凸优化问题.通过简单的等价变形直接得到带程。模约束二次优化问题的精确解,并且给出了算法的收敛性定理.最后通过数值实验来测试SALM-BB算法对稀疏逻辑回归问题的计算精确性.数据来源包括真实的UCI数据和模拟数据.数值实验表明,相对于一阶算法SLEP,SALM-BB能够得到更低的平均逻辑损失和错分率.展开更多
稀疏多元逻辑回归(SMLR)是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)可以部分克服上述缺点...稀疏多元逻辑回归(SMLR)是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)可以部分克服上述缺点,其分类错误仍然有待进一步降低.本文基于核稀疏多元逻辑回归分类误差的统计建模分析,提出一种联合核稀疏多元逻辑回归和正则化错误剔除的高光谱图像分类模型.提出的模型通过引入隐概率场,采取L1范数度量KSMLR分类误差的重尾特性建立数据保真项;利用全变差(Total Variation,TV)正则化度量隐概率场的局部空间光滑性.由Indian Pines和University of Pavia数据集等实测数据应用表明,该方法可以得到更鲁棒和更高的分类精度.展开更多
高光谱遥感能同时获取地物空间影像和连续且精细的光谱信息,以图谱合一的形式更为精确地描述地物,然而高光谱影像普遍存在同物异谱和同谱异物现象,给准确地物分类带来挑战;激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够获取地物拓...高光谱遥感能同时获取地物空间影像和连续且精细的光谱信息,以图谱合一的形式更为精确地描述地物,然而高光谱影像普遍存在同物异谱和同谱异物现象,给准确地物分类带来挑战;激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)能够获取地物拓扑信息,可用于构建地表三维模型,但单纯采用LiDAR数据无法准确识别地物。基于以上2点,开展高光谱影像和LiDAR数据的融合研究,采用形态学属性剖面进行特征提取,借助稀疏多项式逻辑回归分类器分类,探讨在不同特征组合下的融合与分类效果;并以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为目标,采用航空高光谱影像和LiDAR DSM数据对本文方法进行了应用验证。研究表明,该方法可获得精度更高和稳定性更好的分类结果,高光谱与LiDAR融合的方法分类精度最高可达94. 50%。展开更多
文摘逻辑回归是经典的分类方法,广泛应用于数据挖掘、机器学习和计算机视觉.现研究带有程。模约束的逻辑回归问题.这类问题广泛用于分类问题中的特征提取,且一般是NP-难的.为了求解这类问题,提出了嵌套BB(Barzilai and Borwein)算法的分裂增广拉格朗日算法(SALM-BB).该算法在迭代中交替地求解一个无约束凸优化问题和一个带程。模约束的二次优化问题.然后借助BB算法求解无约束凸优化问题.通过简单的等价变形直接得到带程。模约束二次优化问题的精确解,并且给出了算法的收敛性定理.最后通过数值实验来测试SALM-BB算法对稀疏逻辑回归问题的计算精确性.数据来源包括真实的UCI数据和模拟数据.数值实验表明,相对于一阶算法SLEP,SALM-BB能够得到更低的平均逻辑损失和错分率.
文摘稀疏多元逻辑回归(SMLR)是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)可以部分克服上述缺点,其分类错误仍然有待进一步降低.本文基于核稀疏多元逻辑回归分类误差的统计建模分析,提出一种联合核稀疏多元逻辑回归和正则化错误剔除的高光谱图像分类模型.提出的模型通过引入隐概率场,采取L1范数度量KSMLR分类误差的重尾特性建立数据保真项;利用全变差(Total Variation,TV)正则化度量隐概率场的局部空间光滑性.由Indian Pines和University of Pavia数据集等实测数据应用表明,该方法可以得到更鲁棒和更高的分类精度.
