一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法

• 作者: 万建 赵春晖 陈万海
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 二次分类 多类支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.81
• 字数: 4257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2008.01.012

摘要

支持向量机(SVM)是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法,用于解决二类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题.总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法,并在1-a-1 SVM分类算法基础上提出一种二次分类的方法.改良了惩罚因子,提高了不易分的类别之间的可分程度.通过对超光谱图像进行分类实验,结果表明该方法具有较高的分类精度.

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	陈万海	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	17	301	9.0	17.0
3	万建	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	14	120	7.0	10.0