结合边缘采样与差分进化的高光谱图像半监督协同分类框架

王立国; 刘佳俊

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cqvip:高光谱遥感是对地面观测的一种重要手段,高光谱图像分类技术是高光谱遥感领域内的核心内容。针对在扩充训练样本集的过程中,未能充分结合无标签样本与有标签样本,以及在训练过程中,各个分类器未能很好地进行决策融合等问题,在协同训练Tri-training算法的基础上,提出了一种结合主动学习和群智能算法的半监督分类框架。该分类框架以Tri-training作为半监督分类算法,通过多准则多标准边缘采样(Multi-criteria multi-edge sampling,MCMS)主动学习算法和自适应差分进化算法(Self-adaptive differential evolution,SADE)选择信息量最丰富的无标签样本,并将经过两次寻优的样本标记加入训练样本集中辅助初始化分类器。实验结果表明,该分类框架有效地克服了有标签样本少的问题,充分利用无标签样本提高了分类精度。

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来源
《黑龙江大学自然科学学报》 |2020年第1期|92-98|共7页
作者
王立国; 刘佳俊;
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作者单位

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类偏微分方程的数值解法;
关键词
关半监督分类; 主动学习; 自适应差分进化; Tri-training算法;

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