一种用于高光谱遥感影像分类的改进多类支持向量机

来源 :遥感信息 | 被引量 : 79次 | 上传用户：whlibb2

【摘要】

：

将支持向量机(SVM)用于高光谱遥感影像分类的研究,采用决策边界特征提取(DBFE)算法对高光谱影像进行维数约简,以径向基函数(RBF)作为SVM模型的核函数,把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,以基本PSO算法为主体流程,对种群中最好的粒子进行给定步数的混沌优化搜索,以改进基本PSO算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷。利用改进的混合粒子群优化算法(PSO)来实现SVM模型参数的自动

【作者】

：

于宁锋杨化超

【机构】

：

中国矿业大学环境与测绘学院

【出处】

：

遥感信息

【发表日期】

：

2007年05期

【关键词】

：

高光谱遥感粒子群优化支持向量机特征提取 SVM hyperspectral remote sensing particle swarm optimiza

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