%0 Journal Article
%T 基于蒙特卡罗特征降维算法的小样本高光谱图像分类
%A 赵春晖
%A 齐滨
%A Eunseog
%A Youn
%J 红外与毫米波学报
%D 2013
%X 高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容.相关向量机由于不受梅西定理的限制、不需要设置惩罚因子等优势受到广泛关注.由于高光谱数据具有较高的维数,当训练样本较少时,高光谱数据的分类精度受到严重的影响.通常解决这种现象的办法是对原数据进行特征降维处理,然而多数基于filter模型的特征选择算法无法直接给出最优特征选择个数.为此提出利用蒙特卡罗随机实验可以对特征参量进行统计估计的特性,计算高光谱图像的最优降维特征数,并与相关向量机结合,对降维后的数据进行分类.实验结果表明了使用蒙特卡罗算法求解降维波段数的可靠性.相比较原始未降维数据,降维后的高光谱图像分类精度有较大幅度的提高.
%K 高光谱图像处理
%K 蒙特卡罗特征降维算法
%K 相关向量机
%K 最优降维波段数
%U http://journal.sitp.ac.cn/hwyhmb/hwyhmbcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=110689&flag=1