一种高精度高光谱图像分类方案设计

• 作者: 纪建伟 魏利峰
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 数据分类 特征提取 加权模糊C均值算法
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1462-1470
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 字数: 5947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.07.024

摘要

为了有效改善高光谱图像数据分类的精确度,减少对大数目数据集的依赖,在原型空间特征提取方法的基础上,提出一种基于加权模糊C均值算法改进型原型空间特征提取方案.该方案通过加权模糊C均值算法对每个特征施加不同的权重,从而保证提取后的特征含有较高的有效信息量,从而达到减少训练数据集而不降低分类所需信息量的效果.实验结果表明,与业内公认的原型空间提取算法相比,该方案在相对较小的数据集下,其性能仍具有较为理想的稳定性,且具有相对较高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪建伟	沈阳农业大学信息与电气工程学院	94	628	13.0	20.0
2	魏利峰	沈阳农业大学信息与电气工程学院	13	55	5.0	7.0