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- [2] 高光谱遥感.[M].童庆禧;张兵;郑兰芬编著;.高等教育出版社.2006,
- [3] 统计学习理论.[M].(美)瓦普尼克(VladimirN.Vapnik)著;许建华;张学工译;.电子工业出版社.2004,
- [4] 基于核方法的高光谱影像分类与特征提取.[D].杨国鹏.解放军信息工程大学.2007, 06
- [5] 基于机器学习的高维多光谱数据分类.[D].夏建涛.西北工业大学.2002, 01
基于简约集支持向量机的高光谱影像分类
被引：2
作者：
余旭初
[1
]
杨国鹏
[1
,2
]
冯伍法
[1
]
周欣
[3
]
机构：
[1] 信息工程大学测绘学院
[2] 空军装备研究院情报所
[3] 信息工程大学信息工程学院
来源：
关键词：
高光谱影像;
分类;
支持向量机;
简约集;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP751 [图像处理方法];
学科分类号：
摘要：
针对高光谱影像支持向量机分类的预测过程中需要花费大量计算时间的问题,提出了一种利用简约集算法提高高光谱影像分类预测效率的方法。采用径向基核函数,使用一对一构造多类支持向量机分类器,通过交叉验证网格搜索法对参数进行模型参数选择,并利用简约集算法来减少分类预测过程计算量。通过高光谱影像分类试验表明,保持支持向量机的泛化能力并不需要使用所有计算得到的支持向量,简约集算法能够在保持分类预测精度的同时,大大提高高光谱影像分类预测的速度。
引用
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页数：3
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