基于SVM的高维多光谱图像分类算法及其特性的研究

夏建涛; 何明一

首页> 中文期刊> 《计算机工程》 >基于SVM的高维多光谱图像分类算法及其特性的研究

基于SVM的高维多光谱图像分类算法及其特性的研究

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

针对传统模式分类算法在处理高维多光谱图像时面临的困难,文章把支持向量机(Support Vector Machine,SVM)用于高维多光谱图像分类,有效地减弱了Hughes现象,获得了比传统方法更好的分类精度.研究了高维多光谱图像分类中SVM的分类性能与训练样本数目和数据维数之间的关系.实验结果表明,与传统模式分类方法相比,SVM具有分类精度高、推广性强的优点,尤其是当学习样本数目较少、数据维数高时,SVM的优势更加明显.

著录项

来源
《计算机工程》 |2003年第13期|27-2889|共3页
作者
夏建涛; 何明一;
展开▼
作者单位

西北工业大学电子工程系;

西安;

710072;

西北工业大学电子工程系;

西安;

710072;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
多光谱图像; 支持向量机; 推广能力; 模式分类;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于SVM的高维不平衡数据集分类算法 [J] . 赵小强 ,张露 . 南京大学学报：自然科学版 . 2018,第2期
2. 基于ABC-SVM的内部含虫麦粒多光谱图像特征选择研究 [J] . 张红涛 ,阮朋举 ,母建茹 . 麦类作物学报 . 2016,第10期
3. 基于高维数据的集成逻辑回归分类算法的研究与应用 [J] . 毛林 ,陆全华 ,程涛 . 科技通报 . 2013,第12期
4. 基于高维空间凸壳数据描述的-类分类算法研究 [J] . 胡正平 ,路亮 ,冯春生 . 燕山大学学报 . 2011,第004期
5. 基于闭合模式的高维生物数据分类算法研究 [J] . 李宏 ,陈松乔 ,易丽君 . 小型微型计算机系统 . 2007,第008期
6. 基因表达数据的基于类别树和SVMs的多类癌症分类算法 [C] . 杨昆 ,李建中 ,王朝坤 . 第二十一届中国数据库学术会议 . 2004
7. 基于密度子空间与零空间的高维数据分类算法研究 [A] . 田晋宇 . 2017

基于SVM的高维多光谱图像分类算法及其特性的研究

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅