基于ETAFSVM的高光谱遥感图像自动波段选择和分类

计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (4): 268-272.

基于ETAFSVM的高光谱遥感图像自动波段选择和分类

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本文受国家自然科学基金（NSFC#60575004,NSFC#10771220）,教育部高等学校博士点科研基金（SRFDP-20070558043）资助.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种新型的具有良好特性的支持向量机——全间隔自适应模糊支持向量机（TAFSVM），并提出一种新的遗传算法——智能遗传算法（IGA）来设计一个TAFSVM分类器，称为ETAFSVM，同时优化高光谱遥感图像自动波段选择和TAFSVM参数集，并且结合5-fold交叉验证来确定其泛化能力，最后将ETAFSVM应用于高光谱遥感图像数据。通过先进行自适应波段选择后再用径向基神经网络分类器、K-最近邻分类器和标准支持向量机等3种方法进行全部分类精度比较，以及与这3种方法直接进行类别分类精度和平均分类精度比较，其结

关键词: 全间隔自适应模糊支持向量机智能遗传算法高光谱遥感图像分类

Abstract: In this study,total margin-based adaptive fuzzy support vector machine（TAFSVM） which has good quality was proposed. Besides, this paper proposed an evolutionary approach to design a TAFSVM-based classifier（named ETAFSVM） by simultaneous optimization of au

Key words: Total margin adaptive fuzzy support vector machine, Intelligent genetic algorithms, Hyperspectral remote sensing images, Classification

. 基于ETAFSVM的高光谱遥感图像自动波段选择和分类[J]. 计算机科学, 2009, 36(4): 268-272. https://doi.org/