【摘 要】
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RSM(Random Subspace Method)是一种新型的组合方法,利用随机挑选的特征子集生成每个基模型(Base Model),因此对于高维数据,RSM具有很大的应用潜力。本文将RSM方法应用于高光谱数据分类中,验证了RSM方法的有效性,并采用遗传算法(Genetic Algorithm)选择部分基模型构成组合来进一步提高分类精度。本文的工作为进一步在高光谱领域开展组合算法研究起到了很好
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RSM(Random Subspace Method)是一种新型的组合方法,利用随机挑选的特征子集生成每个基模型(Base Model),因此对于高维数据,RSM具有很大的应用潜力。本文将RSM方法应用于高光谱数据分类中,验证了RSM方法的有效性,并采用遗传算法(Genetic Algorithm)选择部分基模型构成组合来进一步提高分类精度。本文的工作为进一步在高光谱领域开展组合算法研究起到了很好的示范作用。
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