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无惩罚系数SVM高光谱影像分类算法研究 被引量:3

On SVM Classification Algorithm of Hyperspectral RS Imagery without Penalty Coefficient
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摘要 惩罚系数是支持向量机(SVM)机器学习中的一个重要参数,它的设置对分类结果有很大影响。但它没有规律可循,高光谱影像数据量大、数据复杂,为其选择合适的惩罚系数非常困难。提出无惩罚系数的SVM算法,利用最近点算法(NPA)计算二分类,对错分数据不设惩罚系数,而是对其重新构造凸集,计算最优超平面,迭代循环直到错分率达到所设的阈值为止。此算法简化了计算过程,降低了误分率。最后用AVIRIS高光谱影像进行实验,实验效果显示,本算法的分类精度和速度都得到很大提高。
出处 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2009年第6期22-25,77,共5页 Bulletin of Surveying and Mapping
基金 国家重点基础研究发展计划(973)基金资助项目(2006CB701303)
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参考文献4

二级参考文献23

共引文献20

同被引文献33

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引证文献3

二级引证文献14

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