论文摘要
高光谱图像具有数据维数高、有标签样本少的特点,影响了现有分类方法的效果。针对这一情况,提出一种结合波段选择的半监督分类算法。该算法首先通过波段选择方法,去除高光谱图像中的冗余信息,进而降低复杂度和提高泛化能力;然后通过差分进化算法交叉变异无标记样本,选取置信度高的样本扩充入标记样本群以提高分类精度。实验结果表明,该算法能够有效地提升在标记样本有限的情况下分类器的分类精度与分类速度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 田洪晨,王立国,赵亮,陈春雨
关键词: 高光谱,高光谱图像分类,半监督分类,波段选择,差分进化,遗传算法,支持向量机,机器学习
来源: 应用科技 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
基金: 国家自然基金项目（61675051）
分类号: TP751
页码: 45-50
总页数: 6
文件大小: 1346K
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标签：高光谱论文; 高光谱图像分类论文; 半监督分类论文; 波段选择论文; 差分进化论文; 遗传算法论文; 支持向量机论文; 机器学习论文;