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关联向量机在高光谱影像分类中的应用

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将关联向量机应用于高光谱影像分类,实现高维空间中训练样本不足时分类器的精确建模.从稀疏贝叶斯理论出发,分析关联向量机原理,探讨一对多、一对一和两种直接的多分类方法.实验环节比较了各种多分类方法,并从精度、稀疏性两方面将关联向量机与支持向量机等经典算法比较.实验结果表明,两种直接的多分类方法内存占用大、效率低;一对多精度最高,但效率较低;一对一计算效率最高,精度与一对多近似.关联向量机精度不如支持向量机,但解更稀疏,测试样本较多时实时性好,适合处理大场景高光谱影像的分类问题.
Hyperspectral image classification and application based on relevance vector machine

董超、赵慧洁

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北京航空航天大学,仪器科学与光电工程学院,教育部精密光机电一体化技术实验室,北京,100191

遥感 分类 关联向量机 高光谱

863计划重点项目中国地质调查局研究项目

2008AA1211021212010816033

2010

遥感学报
中国地理学会环境遥感分会 中国科学院遥感应用研究所

遥感学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.921
ISSN：1007-4619
年,卷(期)：2010.14(6)
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