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基于双空间的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断 被引量：5
1
作者 李涛柱 李红波 +2 位作者 朱世先 李燕杰 李楠 《电子测量技术》 2012年第5期123-127,共5页
针对模拟电路故障诊断识别率较低的问题,提出了基于双空间特征提取的融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析(principal component analysis,PCA)——特征提取;并用融合特权信息支持向量机LUP... 针对模拟电路故障诊断识别率较低的问题,提出了基于双空间特征提取的融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析(principal component analysis,PCA)——特征提取;并用融合特权信息支持向量机LUPI-SVM(SVM of learning using privileged information,LUPI-SVM)分类器和SVM-GA分类器进行预分类;对分类结果不同的样本进行独立成分分析(independent component analysis,ICA)—特征提取,并用LUPI_SVM进行分类识别,Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明该方法有效提高了分类的性能,为模拟电路故障诊断提供了新的途径。 展开更多
关键词 双空间特征提取 融合特权信息支持向量机 模拟电路 故障诊断
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基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法 被引量：1
2
作者 李涛柱 李红波 +1 位作者 曾繁景 李铁峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第6期2165-2167,共3页
针对模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,提出了基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析(PCA)——特征提取;然后将训练集输入融合特权信息支持向量机进行训练获得故障诊断模型;最后... 针对模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,提出了基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析(PCA)——特征提取;然后将训练集输入融合特权信息支持向量机进行训练获得故障诊断模型;最后将测试集输入训练好的支持向量机分类模型,实现对不同故障类型的识别。Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明,该方法有效提高了分类的性能,不仅能够正确分类单故障而且能够有效分类多故障,其中单硬故障情况下平均故障诊断率达到了99%以上,为模拟电路故障诊断提供了新的途径。 展开更多
关键词 特征提取 特权信息支持向量机 模拟电路 故障诊断
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基于相关域信息的支持向量机诱导式欺骗检测算法研究
3
作者 刘文祥 宋贻立 +2 位作者 叶小舟 肖伟 李蓬蓬 《宇航学报》 北大核心 2025年第6期1189-1202,共14页
针对全球导航卫星系统易受欺骗攻击的问题,提出一种基于相关域信息的支持向量机检测算法。传统方法存在依赖先验信息、多径干扰易虚警及特征选择主观等局限;相关域信息的支持向量机通过分析信号跟踪过程,提取相关器的同相和正交支路输出... 针对全球导航卫星系统易受欺骗攻击的问题,提出一种基于相关域信息的支持向量机检测算法。传统方法存在依赖先验信息、多径干扰易虚警及特征选择主观等局限;相关域信息的支持向量机通过分析信号跟踪过程,提取相关器的同相和正交支路输出,早迟码和即时码组合特征,并利用特征相关性及互信息分析优化特征组合,充分挖掘相关域信息。实验表明,在特征数量为6时该算法对欺骗与多径混合场景的检测正确率达95.61%,较传统支持向量机算法提升12%,各项指标均显著优于对比算法。在泛化能力评估中,相关域信息的支持向量机对未训练数据的准确率、精确率、召回率可达90%;经德州欺骗测试集验证,在场景2训练集和场景3迁移测试集上的准确率均大于98%。该方法有效提升了GNSS欺骗检测的精度与场景适应性,为复杂电磁环境下的鲁棒检测提供了新思路。 展开更多
关键词 诱导式欺骗 多径干扰 基于相关域信息的支持向量机(CD-SVM) 泛化能力
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基于支持向量机的油气生产复杂系统信息物理攻击识别方法 被引量：1
4
作者 胡瑾秋 张来斌 +1 位作者 李瑜环 李馨怡 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3053-3062,共10页
在数据驱动的复杂油气生产系统中,存在故障数据干扰攻击识别的问题,忽视系统内部可能存在的故障数据对攻击检测的影响,则难以及时防御攻击或解决故障。因此,为了提高复杂油气生产系统中信息物理攻击检测的准确性,提出了一种基于支持向... 在数据驱动的复杂油气生产系统中,存在故障数据干扰攻击识别的问题,忽视系统内部可能存在的故障数据对攻击检测的影响,则难以及时防御攻击或解决故障。因此,为了提高复杂油气生产系统中信息物理攻击检测的准确性,提出了一种基于支持向量机的无向图联合检测方法。首先,对复杂油气生产系统中的关键传感器拓扑化形成无向图,建立传感器之间的连接关系并捕捉数据交互。然后,利用支持向量机检测传感器系统异常原因,并选择接收站低压泵及接收站储罐系统作为示例验证,前者的准确率、精确度、召回率和F1分数均高于99%,后者F1分数高于99%,其余均高于97%。与传统方法K均值聚类相比,本方法具有更高的准确性、鲁棒性和完整性,有助于防范攻击和生产事故,保障油气生产系统的安全。 展开更多
关键词 安全工程 油气生产复杂系统 信息物理攻击:异常检测 支持向量机
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ZigBee技术和支持向量机下室内火灾自动报警系统 被引量：1
5
作者 邹峰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期148-152,共5页
室内火灾报警系统只能基于少量传感器的数据进行判断,容易受到烟雾、温度等干扰,导致误判率较高。为此,基于ZigBee技术和支持向量机设计一种室内火灾自动报警系统。采用传感器节点采集室内烟雾浓度与温度信息,通过ZigBee路由设备将采集... 室内火灾报警系统只能基于少量传感器的数据进行判断,容易受到烟雾、温度等干扰,导致误判率较高。为此,基于ZigBee技术和支持向量机设计一种室内火灾自动报警系统。采用传感器节点采集室内烟雾浓度与温度信息,通过ZigBee路由设备将采集的信息转发至ZigBee协调器内。利用基于负载均衡的ZigBee网络多径路由算法建立信息传输路径,将ZigBee路由设备转发的信息传输至支持向量机处理模块内。使用支持向量机算法处理烟雾浓度与温度信息,获取高校室内火灾类型的发生概率,并与事先设置的判别阈值进行比较,当火灾发生概率大于阈值,自动报警模块会自动发出警报。实验结果表明:所设计系统火灾信息采集精度较高,无线网络生存周期长,具备较优的信息传输效果,且能够有效计算高校室内火灾类型发生概率并自动发出警报。 展开更多
关键词 ZIGBEE技术 支持向量机 室内火灾 自动报警 协调器 信息传输 多径路由算法
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基于加权局部密度的双超球支持向量机算法
6
作者 王梦珍 张德生 张晓 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期188-195,共8页
使用一对超球面描述样本分布的双超球支持向量机(THSVM)算法没有考虑样本数据的密度信息,容易受噪声干扰,对所有特征赋予相同权重,忽略了不同特征对分类结果的影响。针对上述问题,提出了基于加权局部密度的双超球支持向量机(WLDTHSVM)... 使用一对超球面描述样本分布的双超球支持向量机(THSVM)算法没有考虑样本数据的密度信息,容易受噪声干扰,对所有特征赋予相同权重,忽略了不同特征对分类结果的影响。针对上述问题,提出了基于加权局部密度的双超球支持向量机(WLDTHSVM)算法。首先,利用信息增益计算每个特征的权重,并将特征权重应用到欧氏距离以及核函数的计算中,降低了不相关或弱相关的特征对样本相似性的影响;其次,利用特征加权的欧氏距离,构造一种新的加权局部密度函数,不仅考虑了样本点近邻的类别信息,而且考虑不同特征对样本间距离的影响,将归一化加权局部密度与误差项结合来增强模型的抗噪声干扰能力;最后,用特征加权的决策函数判定测试样本点的所属类别。在人工数据集和UCI数据集上对WLDTHSVM算法的可行性与有效性进行验证,实验结果表明,WLDTHSVM算法与支持向量机(SVM)、孪生支持向量机(TWSVM)、THSVM等对比算法相比,在11个UCI数据集上平均准确率最高可提升2.76百分点,在含噪数据集上具有较好的分类表现。 展开更多
关键词 支持向量机 局部密度 特征权重 信息增益 核函数
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基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断(英文) 被引量：7
7
作者 彭文季 罗兴锜 +1 位作者 郭鹏程 逯鹏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第23期86-92,共7页
应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本,通过训练,使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,在完成局部诊断... 应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本,通过训练,使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,在完成局部诊断后再实现决策信息融合,从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例,进行了应用检验。研究结果表明,与常规方法相比,最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点,适合水电机组振动故障的诊断。 展开更多
关键词 水电机组 振动 故障诊断 支持向量机 信息融合
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基于支持向量机与信息融合的地震油气预测方法 被引量：14
8
作者 金龙 陈小宏 王守东 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期76-80,共5页
地震油气预测中的不确定性因素包括地震属性选取、预测算法选择、环境噪声及原始数据观测误差等。为消除这些不确定性因素,本文利用支持向量机与信息融合理论进行地震油气预测,支持向量机首先通过利用内积函数定义的非线性变换将输入空... 地震油气预测中的不确定性因素包括地震属性选取、预测算法选择、环境噪声及原始数据观测误差等。为消除这些不确定性因素,本文利用支持向量机与信息融合理论进行地震油气预测,支持向量机首先通过利用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,在这个空间中求(广义)最优分类面,其分类函数形式上类似于一个神经网络,输出是中间节点的线性组合,每个中间节点对应一个支持向量。支持向量机可以解决分类问题和拟合问题,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。信息融合是利用时间、空间的多传感器信息资源,采用数学方法和计算机技术对观测信息在一定准则下加以自动分析、综合和使用,从而比单一传感器观测对象获得更优越的一致性信息和描述,减小环境对决策的影响。将支持向量机与信息融合两者结合应用,能同时减小多种因素引起的不确定性,提高油气预测精度。此方法用于实际数据,得到了较好的预测结果。 展开更多
关键词 油气预测 不确定性 支持向量机 信息融合 证据理论
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基于支持向量机的信息融合诊断方法 被引量：8
9
作者 尉询楷 李应红 +1 位作者 刘建勋 路建明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1665-1668,共4页
提出了一种采用小波变换进行特征提取、支持向量机进行模式分类的多传感器信息融合诊断方法。该方法首先对多传感器的信息进行加权初级融合,接着利用小波变换的时频局部特性和多尺度、多分辨特性对传感器测量信号进行特征提取,最后利用... 提出了一种采用小波变换进行特征提取、支持向量机进行模式分类的多传感器信息融合诊断方法。该方法首先对多传感器的信息进行加权初级融合,接着利用小波变换的时频局部特性和多尺度、多分辨特性对传感器测量信号进行特征提取,最后利用支持向量机进行分类实现信息的特征级融合和分类。将其应用于某转子实验台的故障诊断中,取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 支持向量机 小波变换 信息融合 特征提取 故障诊断
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支持向量机与证据理论在信息融合中的结合 被引量：23
10
作者 周皓 李少洪 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1566-1570,共5页
在多传感器信息融合中,DS证据理论是一种重要方法,但是它的基石基本概率分配(BPA)一般不易确定,从而使它的优势难以得到发挥。支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论之上的一种新型学习算法,但SVM的硬判决输出却不便于进行多传感器信息... 在多传感器信息融合中,DS证据理论是一种重要方法,但是它的基石基本概率分配(BPA)一般不易确定,从而使它的优势难以得到发挥。支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论之上的一种新型学习算法,但SVM的硬判决输出却不便于进行多传感器信息融合。为便于信息融合,本文提出了一种具有BPA输出的二类SVM,通过分析Platt概率输出模型的实质与不足提出利用SVM精度下限对其进行加权处理来得到证据理论的BPA方法,实现了SVM与DS证据理论在信息融合中的结合。仿真结果表明通过本文方法可以实现多传感器的信息融合并大大降低了融合识别的误差率。 展开更多
关键词 信息融合 支持向量机 证据理论 基本概率分配
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基于粗糙集理论与支持向量机的多传感器信息融合方法 被引量：4
11
作者 王国虎 薛进学 +1 位作者 王晓强 崔凤奎 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2016年第5期59-62,共4页
为提高多传感器信息融合过程中数据处理的速度和准确度,采用一种粗糙集理论与支持向量机相结合的处理方式。首先,使用粗糙集理论(RS)对参数集进行属性约简,消除冗余信息,减少训练数据数量。再以支持向量机对约简后的数据进行分类训练。... 为提高多传感器信息融合过程中数据处理的速度和准确度,采用一种粗糙集理论与支持向量机相结合的处理方式。首先,使用粗糙集理论(RS)对参数集进行属性约简,消除冗余信息,减少训练数据数量。再以支持向量机对约简后的数据进行分类训练。实验表明该方法的使用能加快系统的运行速度和处理精度。 展开更多
关键词 码垛机器人 信息融合 粗糙集理论 支持向量机
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基于多分类支持向量机和证据合成方法的多传感器信息融合研究 被引量：3
12
作者 苏思 姜礼平 邹明 《兵工自动化》 2010年第1期59-62,共4页
为克服支持向量机和Dempster方法的不足,提出一种基于SVM多分类器的识别结果概率输出方法。以BPA函数的形式输出SVM多分类结果,对Dempster证据合成方法进行了改进:根据证据之间的相似性程度判断是否存在证据冲突,对于证据数目在3条以上... 为克服支持向量机和Dempster方法的不足,提出一种基于SVM多分类器的识别结果概率输出方法。以BPA函数的形式输出SVM多分类结果,对Dempster证据合成方法进行了改进:根据证据之间的相似性程度判断是否存在证据冲突,对于证据数目在3条以上且存在冲突的证据组合,引用统计理论中马氏距离的计算公式计算各证据与其余证据组合之间的距离,导出各证据的重要性权系数,由此对证据的BPA函数进行转化,采用Dempster方法对转化后的BPA函数进行合成。然后,将SVM多分类器的BPA输出作为参与融合的各传感器对应的BPA函数,采用改进的证据合成方法进行合成,得到最后识别结果。结果表明,SVM识别方法能降低错误率,其输出形式包含更多信息量。 展开更多
关键词 支持向量机 证据理论 信息融合 多传感器
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以多类支持向量机为基础的小样本信息融合策略 被引量：1
13
作者 钟珞 李哲 +2 位作者 丁子春 宋华珠 郭翠翠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4488-4490,4508,共4页
通过将多类支持向量机作为分类器,运用Dempster-Shafer理论等信息融合方法对分类结果进行融合,实现对小样本的分类。主要采用对多类支持向量机的分类结果进行求和后取最大值、Dempster-Shafer理论以及使用Dempster-Shafer理论后第二次... 通过将多类支持向量机作为分类器,运用Dempster-Shafer理论等信息融合方法对分类结果进行融合,实现对小样本的分类。主要采用对多类支持向量机的分类结果进行求和后取最大值、Dempster-Shafer理论以及使用Dempster-Shafer理论后第二次使用支持向量机三种方式进行融合。由于支持向量机本身是适用于小样本的机器学习算法,Dempster-Shafer理论又可以较好地处理不确定性,两者的结合可以较好地处理小样本分类问题,并提高最终的分类精度。实验结果表明,提出的几种融合策略确实可以在小样本情况下得到较好的分类结果。 展开更多
关键词 多类支持向量机 DEMPSTER-SHAFER理论 小样本 信息融合
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基于支持向量机和信息融合的整机振动状态监视与诊断 被引量：1
14
作者 韩磊 洪杰 苗学问 《航空发动机》 2010年第4期32-36,共5页
将信息融合和支持向量机等智能诊断技术应用于整机振动状态监视与故障诊断领域。采用航空发动机振动信号作为诊断模型的训练样本,使支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,从而成功地诊断了某型发动机的振动故障模式。
关键词 航空发动机 振动 故障诊断 支持向量机 信息融合
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基于支持向量机的信息融合在筑路质量中的预测
15
作者 高强 王洪礼 李胜朋 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期92-96,共5页
筑路质量受多种因素影响难以在线监测,通过其他易测指标信息融合预测筑路质量可以确保施工质量.选择影响筑路质量的关键因素,对20组施工现场实测数据进行预处理,利用神经网络进行局部时间序列预测,最后基于支持向量信息融合,对筑路质量... 筑路质量受多种因素影响难以在线监测,通过其他易测指标信息融合预测筑路质量可以确保施工质量.选择影响筑路质量的关键因素,对20组施工现场实测数据进行预处理,利用神经网络进行局部时间序列预测,最后基于支持向量信息融合,对筑路质量进行在线学习和预测.3组预留数据预测误差为21%、25%和17%.在数据量较少情况下,基于支持向量机的信息融合方法适用于筑路质量的预测. 展开更多
关键词 机群 信息融合 支持向量机
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基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合的户变关系辨识方法 被引量：2
16
作者 马洲俊 黄伟 +4 位作者 牛军伟 朱红 韦磊 孙国强 臧海祥 《南京工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期276-283,共8页
为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步... 为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步辨识结果;然后,使用初步辨识得到的正常户变关系用户的电压数据构成训练样本,构建一类支持向量机(OC-SVM)学习台区正常用户的电压特征,完成台区用户的户变关系最终辨识;最后,对实际台区数据进行分析。结果表明:该方法实现了低压台区户变关系的有效识别,验证了该方法的实用性和可靠性。 展开更多
关键词 低压台区 户变关系识别 热重启随机梯度下降 一类支持向量机 信息融合 滑动时间窗
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融合支持向量机和面向对象方法的矿区土地利用信息提取 被引量：5
17
作者 霍光杰 胡乃勋 +1 位作者 陈涛 甄娜 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期70-75,共6页
为了提高矿区土地利用信息遥感分类和提取精度,本文采用多源数据融合技术,利用高分二号卫星数据,融合面向对象思想和支持向量机方法,对河南省禹州市的采矿区进行以露天采场为主的矿区土地利用信息提取。结果表明,融合支持向量机和面向... 为了提高矿区土地利用信息遥感分类和提取精度,本文采用多源数据融合技术,利用高分二号卫星数据,融合面向对象思想和支持向量机方法,对河南省禹州市的采矿区进行以露天采场为主的矿区土地利用信息提取。结果表明,融合支持向量机和面向对象方法的矿区信息提取总体精度为86.44%,Kappa系数为0.83,优于融合K近邻和面向对象的方法,表明该方法在矿区信息提取中有理想的精度,可为矿区的环境监测和科学管理提供可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 矿区信息提取 面向对象 支持向量机 土地利用
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基于沙地猫群优化–最小二乘支持向量机的动态NOx排放预测 被引量：6
18
作者 金秀章 史德金 乔鹏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期182-190,I0015,共10页
针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。... 针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。首先利用k近邻互信息计算时间延迟的同时筛选辅助变量。然后,基于SCSO算法进行输入变量阶次的选择。使用包含辅助变量时间延迟和阶次的信息作为模型的输入,SCSO算法优化最小二乘支持向量机参数,建立动态NOx排放最小二乘支持向量机预测模型(SCSO-LSSVM动态软测量模型)。最后将模型与未加入迟延的LSSVM模型,加入迟延的LSSVM模型和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机参数的动态软测量模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,该文建立SCSO-LSSVM动态软测量模型均方根误差、平均绝对误差、平均绝对误差最小,预测精度最高,而且在NOx浓度剧烈波动时也能够较好地预测NOx浓度,具有很好的动态特性。 展开更多
关键词 NOx浓度 k近邻互信息 沙地猫群优化算法 最小二乘支持向量机 软测量模型
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多输入特征融合的组合支持向量机电力系统暂态稳定评估 被引量：139
19
作者 马骞 杨以涵 +2 位作者 刘文颖 齐郑 郭金智 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期17-23,共7页
利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时,输入特征的选择是影响最终结果的最重要因素。传统启发式和试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题。本文利用信息融合思想,在构造的具有不同输入特征的多组子分类器的基础上,对子分... 利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时,输入特征的选择是影响最终结果的最重要因素。传统启发式和试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题。本文利用信息融合思想,在构造的具有不同输入特征的多组子分类器的基础上,对子分类器的结果在输出空间再进行信息融合,以提高分类准确率。文中从不同角度启发式的构造了 4,构成四组弱分类器。以这四组弱分类器为子分类器,再构造一个融合 SVM 对几种子分类器的结果以回归方式进行融合,作为最终判别结果。IEEE 39-BUS 和IEEE145-BUS 测试系统上进行的仿真表明,弱分类器的分类性能经过融合得到明显强化,融合后的结果比任何一种子分类器的结果以及一次包含所有输入特征的结果都更准确。该方法为在线快速进行暂态稳定计算提供了一条重要途径。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 电力系统 特征融合 支持向量机(SVM) 多输入 输入特征 组合 暂态稳定计算 信息融合 分类器 特征选择 测试系统 启发式 构造 准确率 判别 种子
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组合核函数支持向量机高光谱图像融合分类 被引量：23
20
作者 高恒振 万建伟 +2 位作者 粘永健 王力宝 徐湛 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期878-883,共6页
针对高光谱图像分类,提出了一种利用组合核函数融合目标光谱域和空域信息的支持向量机学习算法。该算法首先用主成分分析方法对高光谱图像进行特征提取和降维,用虚拟维数估计策略预估原始图像的本征维数,并且在预估的基础上确定要保留... 针对高光谱图像分类,提出了一种利用组合核函数融合目标光谱域和空域信息的支持向量机学习算法。该算法首先用主成分分析方法对高光谱图像进行特征提取和降维,用虚拟维数估计策略预估原始图像的本征维数,并且在预估的基础上确定要保留的主成份分量数目;然后用数学形态学操作在选取的主分量图像上提取目标的形态信息,得到扩展的空域形态矢量。最后,通过不同的组合策略,构造组合核函数,从而在分类器中引入空域信息,和原有的谱域信息一起,利用支持向量机进行分类。高光谱数据实验表明,在训练时间没有显著差别的情况下,总体分类精度和Kappa系数均提高了2%左右。实验表明,本文提出的方法较单独使用谱域或空域信息进行分类具有一定的优越性。 展开更多
关键词 高光谱图像 图像融合 数学形态学 组合核函数 支持向量机
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