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无惩罚系数SVM高光谱影像分类算法研究
引用本文:沈照庆,舒宁,陶建斌,刘玲. 无惩罚系数SVM高光谱影像分类算法研究[J]. 测绘通报, 2009, 0(6)
作者姓名:沈照庆  舒宁  陶建斌  刘玲
作者单位:武汉大学,遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)基金资助项目(2006CB701303)
摘    要:
惩罚系数是支持向量机(SVM)机器学习中的一个重要参数,它的设置对分类结果有很大影响。但它没有规律可循,高光谱影像数据量大、数据复杂,为其选择合适的惩罚系数非常困难。提出无惩罚系数的SVM算法,利用最近点算法(NPA)计算二分类,对错分数据不设惩罚系数,而是对其重新构造凸集,计算最优超平面,迭代循环直到错分率达到所设的阈值为止。此算法简化了计算过程,降低了误分率。最后用AVIRIS高光谱影像进行实验,实验效果显示,本算法的分类精度和速度都得到很大提高。

关 键 词:SVM  高光谱遥感图像  惩罚系数  波段相关系数  

On SVM Classification Algorithm of Hyperspectral RS Imagery without Penalty Coefficient
SHEN Zhaoqing,SHU Ning,TAO Jianbin,LIU Ling. On SVM Classification Algorithm of Hyperspectral RS Imagery without Penalty Coefficient[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2009, 0(6)
Authors:SHEN Zhaoqing  SHU Ning  TAO Jianbin  LIU Ling
Abstract:
Keywords:SVM
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