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题名基于核半监督判别分析的高光谱影像特征提取
被引量:7
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作者
张鹏强
谭熊
余旭初
魏祥坡
薛志祥
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机构
信息工程大学
地理信息工程国家重点实验室
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出处
《测绘科学技术学报》
CSCD
北大核心
2016年第3期258-262,268,共6页
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基金
地理信息工程国家重点实验室开放研究基金项目(SKLGIE2015-M-3-2)
卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室经费项目(KLSMTA-201603)
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文摘
针对高光谱影像特征提取中地物类别训练样本获取代价较高的情况,在线性判别分析的基础上,结合核方法和半监督学习理论,提出了一种基于核半监督判别分析(KSDA)的高光谱影像特征提取方法。该方法同时利用少量已知类别和大量未知类别样本数据进行模型的学习和训练。通过OMIS高光谱影像数据实验表明:在少量已知类别训练样本的条件下,经KSDA特征提取的样本数据在特征空间中能更好地聚集成团,且类别之间的距离较大,增加了类别之间的可分性,得到了较高的分类精度;同时,提取的特征影像能够较好地区分各种地物类别。
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关键词
高光谱影像
半监督学习
核半监督判别分析
线性判别分析
特征提取
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Keywords
hyperspectral imagery
semi-supervised learning
kernel semi-supervised discriminant analysis
linear discriminant analysis
feature extraction
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分类号
P231
[天文地球—摄影测量与遥感]
TP753
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于转子故障数据集的KSELF降维方法
被引量:1
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作者
户文刚
赵荣珍
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机构
兰州理工大学机电工程学院
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出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期13-18,197,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51675253)
国家重点研发计划资助项目(2016YFF0203303⁃04)。
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文摘
针对故障诊断中呈现强非线性的故障数据集维数过高以及有标签故障样本不足的问题,引入核方法和半监督思想,提出了一种基于核半监督局部Fisher判别分析(kernel semi⁃supervised local Fisher discriminant analysis,简称KSELF)的降维方法。首先,通过核方法将原始故障数据集映射到高维特征空间中;其次,在高维空间中基于半监督局部Fisher判别分析得出投影转换矩阵;最后,用一双跨度转子实验台的故障特征数据集对所提出的方法进行了验证。所提出的KSELF降维方法能够有效捕捉数据的非线性信息,并能充分利用少量标签样本和大量无标签故障样本中的故障信息,避免了过学习问题。实验结果表明,KSELF方法相比实验中的其他方法,其降维能力稳定,能够获得更好的降维效果和更高的分类准确率。
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关键词
维数约简
核半监督局部Fisher判别分析
核方法
半监督学习
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Keywords
dimension reduction
kernel semi-supervised local Fisher discriminant analysis(KSELF)
kernel method
semi-supervised learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
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