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非参数特征提取中模板信号的选取
被引量：
2
1
作者
范虹
冯涛
+2 位作者
孟庆丰
张优云
高强
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第18期75-77,共3页
非参数特征提取方法虽然不需要用任何参数表达的基函数,但在很大程度上却依赖于模板信号的选取。模板信号与实际信号逼近的程度,直接影响了提取结果的精度,这严重阻碍了该方法的广泛应用,因而模板信号的选取成为非参数波形提取中的一个...
非参数特征提取方法虽然不需要用任何参数表达的基函数,但在很大程度上却依赖于模板信号的选取。模板信号与实际信号逼近的程度,直接影响了提取结果的精度,这严重阻碍了该方法的广泛应用,因而模板信号的选取成为非参数波形提取中的一个关键问题。利用非参数特征提取方法前一次提取的结果,引入自适应调节模板信号的算法,使得该方法不再过多地要求模板信号具有信号的先验知识,提高了该方法在应用中的柔性和适应性。仿真信号表明了所提方法的可行性和有效性。研究结果为非参数特征提取方法的应用提供了一条新途径。
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关键词
非参数特征提取
模板信号
自适应
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职称材料
NWFE结合纹理特征的SVM土地覆被分类方法研究
被引量：
6
2
作者
崔林林
罗毅
包安明
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2012年第1期36-42,共7页
为提高土地覆被分类精度,采用非参数权重特征提取(nonparametric weighted feature extraction,NWFE)结合纹理特征的支持向量机(support vector machines,SVM)的分类法,对新疆玛纳斯河流域绿洲区2006年的土地覆被进行分类,并将该方法与...
为提高土地覆被分类精度,采用非参数权重特征提取(nonparametric weighted feature extraction,NWFE)结合纹理特征的支持向量机(support vector machines,SVM)的分类法,对新疆玛纳斯河流域绿洲区2006年的土地覆被进行分类,并将该方法与主成分分析(principal component analysis,PCA)结合纹理特征的SVM分类、原始波段结合纹理特征的SVM分类进行对比。结果表明,NWFE结合纹理特征的SVM分类结果优于其他2种分类结果,不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且使不同土地覆被类型得到较好的区分,总体分类精度达89.17%。
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关键词
非
参数
权重
特征提取
(NWFE)
支持向量机(SVM)
土地覆被分类
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职称材料
基于模糊核加权C-均值聚类的高光谱图像分类
被引量：
19
3
作者
赵春晖
齐滨
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期2016-2021,共6页
高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类...
高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类结果。另外,模糊C-均值聚类算法在计算聚类中心时,仅使用了各样本对聚类中心的隶属度,忽略了样本之间固有存在的空间分布特征。为此提出了模糊核加权C-均值聚类算法,在计算模糊核聚类中心时,根据样本的空间分布特征,为每个样本分配不同的权值,使得每个核聚类中心随着样本的不同而各有不同。标准数据和实际高光谱数据的实验结果均表明,相比较传统模糊C-均值均聚类算法,模糊核加权C-均值聚类算法在总体分类精度上有较大的提高。
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关键词
聚类分析
模糊核C-均值聚类
非
参数
加权
特征提取
样本空间分布
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职称材料
题名
非参数特征提取中模板信号的选取
被引量：
2
1
作者
范虹
冯涛
孟庆丰
张优云
高强
机构
陕西师范大学计算机科学学院
西安交通大学机械工程学院
陕西师范大学杂志社
西安交通大学机械工程学院
长安大学汽车工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第18期75-77,共3页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.50475087)
陕西师范大学校重点基金项目。
文摘
非参数特征提取方法虽然不需要用任何参数表达的基函数,但在很大程度上却依赖于模板信号的选取。模板信号与实际信号逼近的程度,直接影响了提取结果的精度,这严重阻碍了该方法的广泛应用,因而模板信号的选取成为非参数波形提取中的一个关键问题。利用非参数特征提取方法前一次提取的结果,引入自适应调节模板信号的算法,使得该方法不再过多地要求模板信号具有信号的先验知识,提高了该方法在应用中的柔性和适应性。仿真信号表明了所提方法的可行性和有效性。研究结果为非参数特征提取方法的应用提供了一条新途径。
关键词
非参数特征提取
模板信号
自适应
Keywords
nonparametric feature extraction
template signal
adaptive
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB115 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
NWFE结合纹理特征的SVM土地覆被分类方法研究
被引量：
6
2
作者
崔林林
罗毅
包安明
机构
中国科学院新疆生态与地理研究所
中国科学院研究生院
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2012年第1期36-42,共7页
文摘
为提高土地覆被分类精度,采用非参数权重特征提取(nonparametric weighted feature extraction,NWFE)结合纹理特征的支持向量机(support vector machines,SVM)的分类法,对新疆玛纳斯河流域绿洲区2006年的土地覆被进行分类,并将该方法与主成分分析(principal component analysis,PCA)结合纹理特征的SVM分类、原始波段结合纹理特征的SVM分类进行对比。结果表明,NWFE结合纹理特征的SVM分类结果优于其他2种分类结果,不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且使不同土地覆被类型得到较好的区分,总体分类精度达89.17%。
关键词
非
参数
权重
特征提取
(NWFE)
支持向量机(SVM)
土地覆被分类
Keywords
nonparametric weighted feature extraction（NWFE）
support vector machines（SVM）
land cover classification
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于模糊核加权C-均值聚类的高光谱图像分类
被引量：
19
3
作者
赵春晖
齐滨
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期2016-2021,共6页
基金
国家自然科学基金(61077079)
教育部博士点计划基金(20102304110013)资助项目
文摘
高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容之一。模糊C-均值聚类算法因其算法简单、收敛速度快等优点受到广泛的关注。由于高光谱数据的维数较高,其光谱波段的非线性特性使得传统模糊C-均值聚类算法无法在原始空间得到较好的聚类结果。另外,模糊C-均值聚类算法在计算聚类中心时,仅使用了各样本对聚类中心的隶属度,忽略了样本之间固有存在的空间分布特征。为此提出了模糊核加权C-均值聚类算法,在计算模糊核聚类中心时,根据样本的空间分布特征,为每个样本分配不同的权值,使得每个核聚类中心随着样本的不同而各有不同。标准数据和实际高光谱数据的实验结果均表明,相比较传统模糊C-均值均聚类算法,模糊核加权C-均值聚类算法在总体分类精度上有较大的提高。
关键词
聚类分析
模糊核C-均值聚类
非
参数
加权
特征提取
样本空间分布
Keywords
clustering analysis
fuzzy kernel C-means（FKCM） clustering
nonparametric weighted feature extraction
sample space distribution
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非参数特征提取中模板信号的选取
范虹
冯涛
孟庆丰
张优云
高强
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
NWFE结合纹理特征的SVM土地覆被分类方法研究
崔林林
罗毅
包安明
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2012
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于模糊核加权C-均值聚类的高光谱图像分类
赵春晖
齐滨
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
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