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题名利用粒子群算法缩减大规模数据集SVM训练样本
被引量:3
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作者
曾联明
吴湘滨
刘鹏
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机构
中南大学地学与环境工程学院
佛山科学技术学院信息中心
解放军理工大学网格技术研究中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期215-217,共3页
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基金
国家自然科学基金(40473029)资助
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文摘
对于大规模SVM训练样本数据,在分类前采用粒子群算法进行样本缩减,每一个粒子的维对应一个样本状态,通过更新粒子的速度和位置信息,调整训练样本的状态,引导粒子向分类最优的样本状态组合方向移动,去除样本中对分类不起作用的非支持向量和冗余的支持向量所对应的样本,生成新的缩减样本,进行分类训练,从而达到提高训练效率的目的。基于大规模遥感图像数据集的分类实验表明,此方法在确保不降低分类精度的前提下减少了分类时间。
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关键词
粒子群
支持向量机
训练样本
海量数据
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Keywords
pso, svm, training sample, large-scale data
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分类号
TP315
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名利用粒子群优化估计高光谱数据协方差矩阵
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作者
周丽娜
黄睿
李先华
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机构
上海大学通信与信息工程学院遥感与空间信息科学研究中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第23期203-205,230,共4页
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基金
国家自然科学基金No.40771145
高等学校博士点基金(No.20070280011)
气象行业专项项目(No.GYHY20070628)~~
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文摘
与传统的多光谱遥感相比,高光谱遥感具有更高的光谱分辨率,能更好地进行地物分类识别。但是,当训练样本数与数据维数相当,或小于后者时,会导致协方差矩阵近似奇异或奇异,使得经典最大似然分类失效,需要对协方差矩阵进行修正。典型的协方差阵估计方法往往只选取总体协方差、类别协方差及其相应变形中的两种形式进行组合,未考虑多种形式共同对协方差阵估计的影响。提出将PSO算法应用到协方差阵估计中,考虑所有形式的共同作用,对组合参数进行优化。最后,通过高光谱数据的分类实验证明了方法的可行性和有效性。
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关键词
高光谱数据分类
有限训练样本
协方差矩阵估计
粒子群优化算法(pso)
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Keywords
hyperspectral data classification
limited training samples
covariance matrix estimation
Particle Swarm Optimiza-tion(pso)
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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