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81.
82.
高维遥感图像的快速分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。 相似文献
83.
针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。 相似文献
84.
改进支持向量机的高分遥感影像道路提取 总被引:2,自引:0,他引:2
针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。 相似文献
85.
针对地震作用下孕险环境样本数据有限、复杂非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警方法。围绕地震后效应的地下工程区域孕险环境危险性预警目标和特征参数,设计孕险环境危险性问题的向量机表示形式,提出孕险环境危险性支持向量机训练工作机制,利用支持向量机结构风险最小化原则和非线性映射特性,建立基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警模型及其算法组件,并利用遗传算法优化其惩罚函数和核函数参数,隐式表达孕险环境危险性与其影响因素之间的非线性关系。结果表明,模型具有有效的小样本学习能力,具有较高的拟合和预测精度,明显优于神经网络等预测模型。 相似文献
86.
基于北京遥测技术研究所机载波谱仪实测数据以及ECMWF提供的风场数据,分析了不同风速条件下小入射角海浪平均后向散射系数不对称性与各向异性随入射角的变化特性,并对导致这一现象的原因进行了初步分析。结果表明:小入射角下,海浪平均后向散射系数随入射角增大呈现递减趋势并在18°时达到某一稳定值,之后基本维持不变;海浪后向散射系数不对称性与各向异性均随入射角增大呈现递增趋势,同样在18°增大至某一稳定值,之后基本维持不变;低风速条件下,海浪不对称性和各向异性与风速有关,且风速越大不对称性与各向异性越明显。 相似文献
87.
基于Wishart分类器的全极化SAR图像H/α分类方法应用于海岸线分类,可区分不同海岸线类型。在聚类过程中,传统H/α-Wishart方法时常将各类聚类中心对应的散射机理混淆,使得同为单次面散射的淤泥质与砂质海岸线类别难以区分。针对此问题,提出了改进型的辅助分层分类方法。算法运用单次反射特征值相对差异度与极化总功率系数构成的二维特征空间,结合支持向量机得到最优分界判据,以分离初始分类结果中混淆的淤泥质与砂质海岸线。实验表明,改进方法能够有效区分淤泥质与砂质岸线,分类混淆矩阵对应kappa系数由0.794提升至0.853,分类识别率得到显著提高。 相似文献
88.
上海市东方医院(同济大学附属东方医院)青岛分院桩基工程,工程量大,工期紧,因上部存在填土、淤泥质土,地层条件较复杂。根据工程实际情况采用了旋挖钻机、冲击钻机、回转钻机成孔工艺,采取加长钢护筒、泥浆护壁等技术措施,有效解决了缩径、孔壁坍塌问题,保质保量按期完成了施工任务,取得了很好的经济和社会效益。 相似文献
89.
阜阳华纺新天地桩基工程,原计划基坑底面施工调整为地面施工,增加了近14 m的空桩。为此,工程桩施工质量存在桩位、孔底沉渣厚度、钢筋笼位置、砼质量、砼桩顶标高等方面控制的相关问题。本文介绍了其施工情况,其经验可供类似工程借鉴。 相似文献
90.
基于支持向量机的喀斯特山区土壤环境质量评价——以贵州北部一茶叶园区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
以贵州北部一茶叶园区80个表层土壤样品为研究对象,对其Hg、As、Cd、Pb、Cr和Cu含量进行测定,在MATLAB中应用支持向量机构建土壤环境质量评价模型,并与模糊综合评价法和内梅罗综合污染指数法的评价结果对比分析,探究支持向量机模型在喀斯特山区土壤环境质量评价中的适用性,其结果表明:研究区土壤质量Ⅰ类与Ⅱ类样品比例为33∶7,土壤环境质量大多数为I类;支持向量机方法的评价结果与模糊综合评价法和内梅罗综合污染指数法结果的相同率分别达到82.5%和80.0%,并分析结果有差异的样品,发现支持向量机评价结果更符合实际情况,这说明该模型适用于土壤环境质量的评价。 相似文献