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ISSN: 2333-9721
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基于蒙特卡罗特征降维算法的小样本高光谱图像分类

Keywords: 高光谱图像处理,蒙特卡罗特征降维算法,相关向量机,最优降维波段数

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Abstract:

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.

References

[1]  【2】Mianji A, ZHANG Ye. Robust hyperspectral classification using relevance vector machine [J]. IEEE T Geosci Remote. 2011, 49(6): 2100-2122.
[2]  【3】SHI Ji-Yong, ZOU Xiao-Bo, ZHAO Jie-Wen, et al. Selection of wavelength for strawberry NIR spectroscopy based on BIPLS combined with SAA [J]. J Infrared Millim Waves (石吉勇, 邹小波, 赵杰文, 等. BiPLS结合模拟退火算法的近红外光谱特征波长选择研究. 红外与毫米波学报), 2011, 30(5):458-462.
[3]  【4】LI Jie, GAO Xin-Bo, JIAO Li-Cheng. A new feature weighted fuzzy clustering algorithm [J]. Acta Electronica Sinica (李洁, 高新波, 焦李成. 基于特征加权的模糊聚类新算法. 电子学报), 2006, 34(1):89-92.
[4]  WANG Yan-Hua,TIAN Sheng-Feng,HUANG Hou-Kuan. Feature Weighted Support Vector Machine [J]. Journal of Electronics & Information Technology (汪延华,田盛丰,黄厚宽.特征加权支持向量机.电子与信息学报),2009,3(3):514-518.
[5]  【6】Tipping M. Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine [J]. J Mach Learn Res. 2001, 1(3): 211-244.
[6]  【7】Kira K, Rendell A. A practical approach to feature selection [C]. In Proceedings of the 9th International Workshop on Machine Learning. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 1992, 249-256.
[7]  【8】Quinlan J. Induction of decision trees [J]. Machine Learning. 1986, 1(1): 81-106.
[8]  【1】XIA Wei, WANG Bin, ZHANG Li-Ming. Blind unmixing based on independent component analysis for hyperspectral imagery [J]. J Infrared Millim Waves (夏威, 王斌, 张立明. 基于独立分量分析的高光谱遥感图像混合像元盲分解. 红外与毫米波学报), 2011, 30(2):131-136.

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