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基于自适应权系数核方法的超光谱图像分类
被引量：
2
1
作者
林玉荣
王强
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2011年第12期2535-2539,共5页
为了进一步提高支持向量机方法在超光谱图像分类中的性能,提出一种自适应加权核方法。该方法的关键是每个波段自适应权值的计算,考虑到超谱数据信息依波段分布不均匀及每个波段图像所含信息不同的特性,采用相邻波段图像间的相关系数及...
为了进一步提高支持向量机方法在超光谱图像分类中的性能,提出一种自适应加权核方法。该方法的关键是每个波段自适应权值的计算,考虑到超谱数据信息依波段分布不均匀及每个波段图像所含信息不同的特性,采用相邻波段图像间的相关系数及波段图像的归一化标准差之和作为该波段数据的权值,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果表明:自适应加权核方法明显优于支持向量机方法,平均精度和总体精度分别提高了2.07%和2.28%,且对支持向量数目也有一定约减。
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关键词
超光谱图像分类
核方法
自适应
相关系数
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题名
基于自适应权系数核方法的超光谱图像分类
被引量：
2
1
作者
林玉荣
王强
机构
哈尔滨工业大学航天学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2011年第12期2535-2539,共5页
基金
国家自然科学基金(60975009)
文摘
为了进一步提高支持向量机方法在超光谱图像分类中的性能,提出一种自适应加权核方法。该方法的关键是每个波段自适应权值的计算,考虑到超谱数据信息依波段分布不均匀及每个波段图像所含信息不同的特性,采用相邻波段图像间的相关系数及波段图像的归一化标准差之和作为该波段数据的权值,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果表明:自适应加权核方法明显优于支持向量机方法,平均精度和总体精度分别提高了2.07%和2.28%,且对支持向量数目也有一定约减。
关键词
超光谱图像分类
核方法
自适应
相关系数
Keywords
hyperspectral image classification
kernel method
adaptive
correlation coefficeints
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应权系数核方法的超光谱图像分类
林玉荣
王强
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2011
2
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