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基于判别映射分析的植物叶片分类方法
被引量:
2
1
作者
王献锋
王旭启
张传雷
《江苏农业科学》
北大核心
2013年第3期323-325,共3页
流形学习的一个目标是寻找一个映射,使得邻域内不同类数据点之间的边界最大化。观察数据点映射后在子空间内使得同类数据点更聚集,而不同类数据点更分类。基于这个目标,提出了一种判别映射分析的算法,并将其应用于叶片分类中,该算法能...
流形学习的一个目标是寻找一个映射,使得邻域内不同类数据点之间的边界最大化。观察数据点映射后在子空间内使得同类数据点更聚集,而不同类数据点更分类。基于这个目标,提出了一种判别映射分析的算法,并将其应用于叶片分类中,该算法能够得到数据较优的判别分类特征,适用于样本分类。在瑞典植物叶片数据库上进行了试验验证,结果表明该方法是有效可行的。
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关键词
流形学习
最大边缘准则
植物叶片分类
判别映射分析
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职称材料
题名
基于判别映射分析的植物叶片分类方法
被引量:
2
1
作者
王献锋
王旭启
张传雷
机构
西京学院基础部
ryerson大学电气与计算机工程系
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2013年第3期323-325,共3页
基金
国家自然科学基金(编号:60975005)
陕西省自然科学基金(编号:2011JM8011)
文摘
流形学习的一个目标是寻找一个映射,使得邻域内不同类数据点之间的边界最大化。观察数据点映射后在子空间内使得同类数据点更聚集,而不同类数据点更分类。基于这个目标,提出了一种判别映射分析的算法,并将其应用于叶片分类中,该算法能够得到数据较优的判别分类特征,适用于样本分类。在瑞典植物叶片数据库上进行了试验验证,结果表明该方法是有效可行的。
关键词
流形学习
最大边缘准则
植物叶片分类
判别映射分析
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于判别映射分析的植物叶片分类方法
王献锋
王旭启
张传雷
《江苏农业科学》
北大核心
2013
2
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职称材料
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