基于多特征核的高光谱遥感影像分类方法

1

作者 张鹏 解雷芳 +2 位作者 郭博雷 张健秀 王勇 《长江信息通信》 2024年第2期53-55,共3页

支持向量机(SVM)的核函数选取是制约其分类性能的重要因素,而当前的核函数大多以光谱距离作为构核元素,而忽略了光谱角度这一光谱特征。文章提出一种均衡化光谱距离与光谱角多特征组合核(ESAD)的SVM分类器,对2003年意大利帕维亚大学的RO... 支持向量机(SVM)的核函数选取是制约其分类性能的重要因素,而当前的核函数大多以光谱距离作为构核元素,而忽略了光谱角度这一光谱特征。文章提出一种均衡化光谱距离与光谱角多特征组合核(ESAD)的SVM分类器,对2003年意大利帕维亚大学的ROSIS高光谱数据作分类处理,并对影像的分类精度作评价分析。实验结果表明:ESAD核SVM整体分类精度相较于光谱距离核SVM和光谱角核SVM分别提升8.88%和11.03%,分类精度理想,一定程度上抑制了“同谱异物”现象。 展开更多

关键词 高光谱遥感 支持向量机 光谱角 分类 核函数

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基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类 被引量：19

2

作者 赵春晖 张燚 王玉磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1905-1910,共6页

相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到... 相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到主成分分析中，然后应用小波核函数代替传统核函数，利用小波核函数的多分辨率分析特点，进一步提高核主成分分析（KPCA）非线性映射能力，最终将新型核主成分分析算法与相关向量机相结合，对高光谱图像进行分类。仿真实验结果表明，将所提出的方法应用于AVIRIS美国印第安纳州实验田高光谱数据预处理后，类内类间距离比降低20％，方差整体增幅较大，最终将处理后的数据应用于相关向量机的高光谱图像分类中，分类精度提升3％～5％。 展开更多

关键词 高光谱图像分类 相关向量机 核函数主成分分析 小波核函数

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组合核支持向量机高光谱图像分类 被引量：6

3

作者 厉小润 朱洁尔 +1 位作者 王晶 赵辽英 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1403-1410,共8页

为了提高高光谱遥感图像分类中空间信息的利用率,提出一种将空间邻域信息和光谱信息结合的组合核支持向量机(SVM)学习算法.用SVM进行预分类,从分类结果图提取各像素的空间邻域特征,与光谱特征结合构造组合核SVM进行分类,并再次提取空间... 为了提高高光谱遥感图像分类中空间信息的利用率,提出一种将空间邻域信息和光谱信息结合的组合核支持向量机(SVM)学习算法.用SVM进行预分类,从分类结果图提取各像素的空间邻域特征,与光谱特征结合构造组合核SVM进行分类,并再次提取空间邻域特征进行多次空-谱信息组合核SVM迭代分类,如此迭代10次,从中选择合适的结果作为最终输出.结果表明,该方法对传统支持向量机的分类精度提升幅度可达10%左右.同时,与其他组合核支持向量机相比,该算法用更少的训练样本获得了更高分类精度. 展开更多

关键词 高光谱图像分类 支持向量机 空间邻域 组合核

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一种非线性支持向量机决策树多值分类器 被引量：7

4

作者 姚勇 赵辉 刘志镜 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期873-876,共4页

提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法.该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度.在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减... 提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法.该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度.在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减少计算规模,从而提高分类精度与分类效率.实验结果表明,与一般的线性支持向量机决策树分类算法相比,该算法的分类精度有了明显提高,同时其分类时间也相应降低. 展开更多

关键词 分类 支持向量机 核函数 决策树

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一种新的直方图核函数及在图像分类中的应用 被引量：13

5

作者 贾世杰 孔祥维 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1738-1742,共5页

基于核方法的支持向量机(SVM)以其良好的推广性在图像分类等领域已经得到广泛应用,运用支持向量机的关键是设计有效的核函数。为克服传统核函数较少融合先验知识的弱点,该文提出基于数据驱动的核函数构建方法;并结合词包(BOW)模型,设计... 基于核方法的支持向量机(SVM)以其良好的推广性在图像分类等领域已经得到广泛应用,运用支持向量机的关键是设计有效的核函数。为克服传统核函数较少融合先验知识的弱点,该文提出基于数据驱动的核函数构建方法;并结合词包(BOW)模型,设计了一种基于TF-IDF规则的加权二次卡方(Weighted Quadritic Chisquared,WQC)距离的直方图核函数;在计算直方图之间距离时充分考虑到不同量化区间的不同区分性能,从而增强核函数对不同类别的区分能力。在Caltech101/256等多个经典图像数据集上的分类实验结果验证了该文方法的有效性。 展开更多

关键词 图像分类 核函数 直方图 支持向量机

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基于支持向量机的文本分类方法 被引量：3

6

作者 刘祥楼 张淼 +1 位作者 刘得军 姜继玉 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2008年第2期97-99,131-132,共3页

自动文本分类是信息处理的主要研究内容.分析中文文本分类的基本过程和主要技术,并用支持向量机(SVM)实现文本分类.比较多项式、径向基和Sigmoid核函数的分类效果.结果表明,将中文自然语言平台的语料库中1900个文本作为测试样本和训练样... 自动文本分类是信息处理的主要研究内容.分析中文文本分类的基本过程和主要技术,并用支持向量机(SVM)实现文本分类.比较多项式、径向基和Sigmoid核函数的分类效果.结果表明,将中文自然语言平台的语料库中1900个文本作为测试样本和训练样本,采用径向基核函数的SVM分类算法,实现中文文本分类的效果最佳,总准确率达到88.579%. 展开更多

关键词 文本分类 支持向量机 核函数 特征项选择

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一种改进的支持向量机模式分类方法 被引量：4

7

作者 姜斌 和湘 +1 位作者 孙月光 黎湘 《电光与控制》 北大核心 2007年第4期23-26,共4页

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,已成为目前研究的热点,并在模式识别领域有了广泛的应用。首先分析了支持向量机原理,随后引入一种改进的径向基核函数,在此基础上,提出... 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,已成为目前研究的热点,并在模式识别领域有了广泛的应用。首先分析了支持向量机原理,随后引入一种改进的径向基核函数,在此基础上,提出了一种改进核函数的SVM模式分类方法。与基于IRIS数据,进行了计算机仿真实验,与基于模糊k-近邻的模式分类仿真结果比较,结果表明改进的SVM方法分类性能比模糊k-近邻算法(Fuzzyk-Nearest Neighbor,FKNN)的分类性能更好,运算时间更短,更易于实时实现。 展开更多

关键词 支持向量机 径向基核函数 模糊k-近邻 模式分类 模式识别 统计学习理论

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一种新的支持向量机决策树设计算法 被引量：8

8

作者 张先武 郭雷 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第10期31-35,共5页

支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练... 支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。 展开更多

关键词 支持向量机 多类分类 模糊核C-均值 决策树

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统计学习理论和支持向量机 被引量：14

9

作者 宇缨 李清华 《沈阳大学学报》 CAS 2005年第4期42-47,共6页

介绍了统计学习理论和支持向量机的概貌,以及目前支持向量机方法研究的现状·

关键词 统计学习理论 结构风险最小化 支持向量机 分类 核

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基于高阶累积量和支持向量机的信号调制分类 被引量：6

10

作者 周欣 吴瑛 张弛 《信息工程大学学报》 2009年第4期466-470,共5页

给出了一种基于支持向量机的数字调制信号分类器设计方法。将接收信号的二阶、四阶、六阶累积量作为分类特征向量,利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。文中选用了径向基... 给出了一种基于支持向量机的数字调制信号分类器设计方法。将接收信号的二阶、四阶、六阶累积量作为分类特征向量,利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。文中选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳定的多类支持向量机分类器。仿真实验表明:基于支持向量机的分类器具有很高的分类性能和良好的稳健性。 展开更多

关键词 高阶累积量 SVM 核函数 信号分类

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基于CCA对LSSVM分类器的稀疏化 被引量：2

11

作者 陶少辉 陈德钊 胡望明 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1093-1096,1118,共5页

为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化,以提高分类速率,采用分类相关分析算法,按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分,并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性,对训练集所有个体按分类的重要性排序,进而可选取最重要的部... 为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化,以提高分类速率,采用分类相关分析算法,按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分,并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性,对训练集所有个体按分类的重要性排序,进而可选取最重要的部分个体作为支持向量,并将其余非支持向量的信息转移至支持向量,以提高支持向量的分类表达能力.由此构建一种新的稀疏型最小二乘支持向量机CS-LSSVM,并将其应用于多个模式分类的实际问题.测试结果表明,CS-LSSVM稀疏性很强,且保持了标准LSSVM的分类性能,还可直接适用于多类问题. 展开更多

关键词 模式分类 最小二乘支持向量机 稀疏化 样本核矩阵 分类相关分析

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结合本征分解和抽样学习的快速SVM分类器 被引量：4

12

作者 武海燕 李卫平 《电子技术应用》 北大核心 2017年第9期141-145,共5页

为了提高经典支持向量机(SVM)分类器的运算效率,提出一种改进的快速SVM分类器。针对低维空间向高维空间变换时核矩阵运算效率低的问题,采用本征分解方法对核矩阵进行降维处理,得到核矩阵的近似表示;同时,对训练子集进行划分,随机抽样训... 为了提高经典支持向量机(SVM)分类器的运算效率,提出一种改进的快速SVM分类器。针对低维空间向高维空间变换时核矩阵运算效率低的问题,采用本征分解方法对核矩阵进行降维处理,得到核矩阵的近似表示;同时,对训练子集进行划分,随机抽样训练样本进行学习,进一步提高SVM分类器的运算效率。图像分类实验结果表明,改进的SVM分类器不仅分类正确率高于经典SVM、随机森林和神经网络分类器,而且训练耗时最少,平均分类耗时也低于经典SVM分类器。 展开更多

关键词 支持向量机 本征分解 核矩阵 径向基函数 图像分类

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具有磁场效应的大间隔支持向量机 被引量：3

13

作者 陶剑文 王士同 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1055-1061,共7页

为了提升模式分类泛化性能,该文提出一种新颖的具有磁场效应的大间隔支持向量机(MFSVM)。为了学习最优分割超平面,MFSVM通过引入最小化的q-磁场带,使得一类(或正常类)被包含其中,而另一类(或异常类)与该q-磁场带的间隔尽可能地大,从而... 为了提升模式分类泛化性能,该文提出一种新颖的具有磁场效应的大间隔支持向量机(MFSVM)。为了学习最优分割超平面,MFSVM通过引入最小化的q-磁场带,使得一类(或正常类)被包含其中,而另一类(或异常类)与该q-磁场带的间隔尽可能地大,从而实现类内内聚性的提高和类间间隔的增大,增强SVM学习泛化能力。在人造和实际数据集上实验结果显示,MFSVM分别在二类和一类模式分类上的性能均优于或等同于相关方法。 展开更多

关键词 模式分类 磁场效应 新奇检测 支持向量机 核方法

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用于车牌字符识别的SVM算法 被引量：6

14

作者 王晓光 王群 《现代电子技术》 2004年第8期8-10,共3页

支持向量机 ( SV M)是 2 0世纪 90年代初由 Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法 ,此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用 SV M算法对车牌中的汉字字符进行识别 ,无字符特征提取提高了识别速度 ,并且可... 支持向量机 ( SV M)是 2 0世纪 90年代初由 Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法 ,此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用 SV M算法对车牌中的汉字字符进行识别 ,无字符特征提取提高了识别速度 ,并且可得到较高的识别率。实验讨论了 SV M算法用于字符识别时 ,不同的核函数对识别率的影响。实验结果表明 ,用 SV 展开更多

关键词 支持矢量机(SVM) 车牌字符识别 最优分类面 核函数

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支持向量机及其应用研究 被引量：4

15

作者 胡哲 郑诚 闵鹏鹏 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2008年第2期121-124,共4页

详细介绍支持向量机的理论基础及数学模型;阐述支持向量机分类的基本思想以及基本方法;分析支持向量机的优点和不足并展望其研究前景。

关键词 支持向量机 机器学习 核函数 数据分类

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基于动态核函数的模糊支持向量机 被引量：1

16

作者 杨永鹏 王厚大 杨真真 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 2010年第6期43-47,共5页

针对传统的支持向量机(SVM)对训练样本中的噪声和野值特别敏感而导致的过学习问题,文中提出了一种新的基于动态核函数的模糊支持向量机(FSVM)。该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且还考虑了样本间的密切度,结合这两种思想在特征... 针对传统的支持向量机(SVM)对训练样本中的噪声和野值特别敏感而导致的过学习问题,文中提出了一种新的基于动态核函数的模糊支持向量机(FSVM)。该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且还考虑了样本间的密切度,结合这两种思想在特征空间中构造了一种新的基于动态核函数的模糊隶属度。仿真实验表明,该方法有较好的分类精度和推广能力并且在理论上具有一般性和能够有效地减弱野值的影响。 展开更多

关键词 模糊支持向量机 模糊隶属度函数 动态核函数 分类 信息几何

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基于复合核支持向量回归机的多类分类算法 被引量：2

17

作者 陈垚 宋召青 《太赫兹科学与电子信息学报》 2017年第6期1039-1044,共6页

针对传统支持向量机(SVM)在解决多类分类问题时需要训练多个分类器、存在不可分区域等问题,研究了基于支持向量回归机的多类分类算法。利用回归思想求解多类分类问题,将分类样本作为回归输入,样本的类别标识作为回归输出,通过支持向量... 针对传统支持向量机(SVM)在解决多类分类问题时需要训练多个分类器、存在不可分区域等问题,研究了基于支持向量回归机的多类分类算法。利用回归思想求解多类分类问题,将分类样本作为回归输入,样本的类别标识作为回归输出,通过支持向量回归机训练拟合出各样本与其类别标识之间的函数关系。将待分类样本代入回归函数,对其输出取整后即可得到样本类别。该算法仅使用1个分类器,明显简化了分类过程。另外,引入复合核函数来提高支持向量回归机的性能。采用加州大学欧文分校(UCI)例题库中的多类分类问题进行仿真验证,并将改进算法与传统算法作对比,结果表明改进算法在分类速度和准确率上都有显著提高。 展开更多

关键词 支持向量机 多类分类 支持向量回归机 复合核函数

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一种过程支持向量机模型及其若干理论性质 被引量：1

18

作者 许少华 庞跃武 王兵 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2011年第6期73-75,128,共3页

针对时变信号模式分类问题,建立一种过程支持向量机模型.该模型的输入为时变函数,通过核函数变换将动态模式映射到高维特征空间,经过学习训练集中函数样本类别特性,自适应提取动态模式的过程特征,直接分类辨识时变信号.证明过程支持向... 针对时变信号模式分类问题,建立一种过程支持向量机模型.该模型的输入为时变函数,通过核函数变换将动态模式映射到高维特征空间,经过学习训练集中函数样本类别特性,自适应提取动态模式的过程特征,直接分类辨识时变信号.证明过程支持向量机与单隐层前馈过程神经元网络的二分类能力等价;将复杂的动态模式集合非线性地映射到高维特征空间,提高动态模式的可分性;传统支持向量机是过程支持向量机的一种特例等理论性质. 展开更多

关键词 过程支持向量机 过程神经元模型 核函数 时变函数 支持向量机 模式分类

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基于核的K近邻法 被引量：1

19

作者 周彦利 周创明 王晓丹 《航空计算技术》 2006年第5期62-64,共3页

将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类。为了验证算法... 将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类。为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K近邻分类和核K近邻分类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K近邻分类比K近邻分类具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 核K近邻分类 K近邻分类 核函数 支持向量机

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基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型 被引量：3

20

作者 吴建宁 林秋婷 伍滨 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期641-649,共9页

针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向... 针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向量机准确表征人体动作差异稀疏分布的学习性能,提高小样本人体动作数据分类泛化性能。选用美国加利福尼亚州大学公开的可穿戴人体动作数据库UCI-HAR中所有30名受试者,共6类动作模式、10299个样本数据,采用十次交叉验证训练测试方法,评价所提出模型的有效性。结果表明,仅需约10个相关向量,分类准确率可达96%,分别高于基于核主成分分析的支持向量机和CNN-LSTM深度学习模型的分类准确率约5.4%和3.6%,有效提高小样本动作数据分类泛化性能,为准确鉴别人体动作变化提供一个新的思路和方法。 展开更多

关键词 人体动作分类 核主成分分析 相关向量机

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