| 一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法 |
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| 引用本文： | 魏祥坡,余旭初,谭熊,付琼莹,于广瑞. 一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法[J]. 测绘科学技术学报, 2015, 0(4): 379-383. DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2015.04.011 |
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| 作者姓名： | 魏祥坡 余旭初 谭熊 付琼莹 于广瑞 |
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| 作者单位： | 1. 信息工程大学,河南郑州,450001;2. 61206部队,辽宁大连,116023 |
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| 摘 要： | 支持向量机分类方法存在惩罚系数需要交叉验证获取、训练时间较长、支持向量个数随着训练样本数量的变化而变化,以及稳定性和稀疏性较差等问题。针对这些问题,提出了一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法。该算法在核逻辑回归模型的基础上,采用前向贪心算法选择训练样本中的输入向量来进行模型的训练,达到稀疏的目的,提高影像的分类精度和分类效率。通过PHI和OMIS两组高光谱影像分类实验,结果表明基于输入向量机分类算法具有稳定性好、稀疏性强的优点。
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| 关 键 词： | 高光谱影像 输入向量机 支持向量机 分类 稀疏 |
A Classification Algorithm for Hyperspectral Images Based on Import Vector Machine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral image import vector machine support vector machine classification sparsity |
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