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基于小样本学习理论的支持向量机(SVM)方法可用于建立非线性函数预测模型。利用支持向量机方法,根据样本数据采用自动拟合的方法构造核函数,使得建立的关系不仅具有较高的拟合精度,而且具有较好的推广性。地震波的频谱与其波形的关系是互为正、反傅立叶变换的关系,所以地震波的波形及其频谱是同一物理现象的两种不同的表达形式。波形特征沿纵横方向上的变化反映了地层介质在纵横方向上的差异;反射波频谱上的差异则反映了岩性和流体成分的不同以及地层厚度的变化等。直接由地震波波形预测扇体砂岩厚度,不仅充分利用了地震波信息,而且极大地提高了预测模型的准确性。模型及实例验证了该方法的适用性。 相似文献
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快速、准确的湿地地物分类是实现湿地精准监测的基础。为进一步研究湿地地物显著极化特征对分类结果的影响,提出了基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类方法。该方法利用箱型图等方式,在特征选择因子等准则下从多种极化分解方法选择最优极化特征进行组合,并在此基础上实现分类。首先,为了简化极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)影像并降低其斑点噪声,对互易处理后的极化SAR影像进行多视化和精致Lee滤波。然后,进行6种极化分解,得到多种极化特征。再之,利用箱型图、Cloude-Pottier平面散点图和均值散点图详尽分析上述极化特征和双台河口湿地典型地物散射机制间的相关性,并据此在特征选择因子、特征判断因子、H/α平面等和均值标准差的准则下选择最优极化特征组合。最后,以上述最优极化特征组合为输入,设计支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器,实现湿地的最优分类。本文以辽宁省盘锦市辽河入海口双台河口湿地为例,采用2016年7月的C波段Radarsat-2全极化数据验证最优极化特征组合的有效性。结果表明:① Cloude-Pottier分解的H、A和α、MCSM (Multiple-Component Scattering Model )分解的表面散射、Pauli分解的T33与Yamaguchi3分解的表面散射和二面角散射为最优极化特征;② 使用最优极化特征组合不仅可以减少极化特征冗余,还可以提高各湿地地物的生产者精度、分类总精度及Kappa系数,其中各湿地地物的生产者精度提高1%~5%,分类的总精度可达到94.25%,Kappa系数达到93.63%。 相似文献
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The paper proposes an upgraded landmark-Isometric mapping (UL-Isomap) method to solve the two problems of landmark selection and computational complexity in dimensionality reduction using landmark Isometric mapping (LIsomap) for hyperspectral imagery (HSI) classification. First, the vector quantization method is introduced to select proper landmarks for HSI data. The approach considers the variations in local density of pixels in the spectral space. It locates the unique landmarks representing the geometric structures of HSI data. Then, random projections are used to reduce the bands of HSI data. After that, the new method incorporates the Recursive Lanczos Bisection (RLB) algorithm to construct the fast approximate k-nearest neighbor graph. The RLB algorithm accompanied with random projections improves the speed of neighbor searching in UL-Isomap. After constructing the geodesic distance graph between landmarks and all pixels, the method uses a fast randomized low-rank approximate method to speed up the eigenvalue decomposition of the inner-product matrix in multidimensional scaling. Manifold coordinates of landmarks are then computed. Manifold coordinates of non-landmarks are computed through the pseudo inverse transformation of landmark coordinates. Five experiments on two different HSI datasets are run to test the new UL-Isomap method. Experimental results show that UL-Isomap surpasses LIsomap, both in the overall classification accuracy (OCA) and in computational speed, with a speed over 5 times faster. Moreover, the UL-Isomap method, when compared against the Isometric mapping (Isomap) method, obtains only slightly lower OCAs. 相似文献
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从基于云角色的分类思想出发,利用星载毫米波雷达探测资料提取云的特征参数,建立支持向量机(support vector machine,SVM)模型实现云的分类。通过与BP(back propagation)网络模型的分类结果进行对比,发现两种模型都具有较好的分类能力,但SVM模型的识别准确率更高,计算速度更快。基于CloudSat资料的云分类实例表明,SVM模型的分类结果与CloudSat数据处理中心(Data Processing Center,DPC)发布产品具有很好的一致性。 相似文献
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