基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

• 作者: 赵春晖 郭春燕
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 模糊支持向量机 模糊隶属度函数 超光谱图像分类
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 现代电子技术
• 页码范围: 36-38,43
• 页数: 4页
• 分类号: TP753
• 字数: 2561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.2007.03.011

摘要

支持向量机(SVM)应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果,但它在解决多分类问题时,存在不可分区域的局限性.为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机,并将该方法应用到超光谱图像分类实验,结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题,而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0
2	郭春燕	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	4	106	3.0	4.0