树状分类器法用于气体红外光谱数据的识别分类

• 作者: 范伟
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 树状分类器 模式识别 复杂交错样本 超平面 特征空间
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 系统与设计
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TN216
• 字数: 2151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.01.003

摘要

介绍了一种新的分类方法―树状分类器法,它抛弃了传统的线性搜索,用一个超平面进行分类的局限,引入了多个超平面进行分类,从而对在特征空间分布复杂交错的、非线性可分的样本有着较好的分类效果.文中详细地介绍了其原理,并利用树状分类器进行算法训练和鉴别分类.通过实例比较说明,此方法应用于大气遥感红外光谱数据的复杂样本进行分类和识别时,相比于一个超平面是更行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范伟	中国科学院安徽光学精密机械研究所	29	214	9.0	14.0