计算机科学 ›› 2002, Vol. 29 ›› Issue (z2): 94-96.

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基于支持向量机的高维多光谱数据分类

何明一 夏建涛   

  1. 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
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    本研究得到国防973计划和教育部博士点基金资助.

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 1引言   多光谱技术是人们获取、感知地球表面信息的一种重要手段[1].随着传感器技术的进步,新型多光谱传感器光谱分辨率达到了纳米级,具有几百个(100~300)光谱波段,这为人们提供了丰富的地物信息.然而由于其数据维数高、学习样本数量常常有限,使得高维多光谱数据分类面临许多新的课题.传统模式识别方法在处理高维多光谱数据时,面临着巨大的困难:(1)基于经典统计学的模式识别方法只有当训练样本数量趋于无穷时,性能才能达到最优.当样本数量较少时,通常难以取得很好的结果;(2)传统方法在高维数据分类时Hug

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