本文選題：高光譜遙感 + 支持向量機(jī)��； 參考：《河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)方法中存在的野值噪聲敏感問(wèn)題,提出了一種基于緊密度的Grey-Sigmoid核函數(shù)支持向量機(jī),不僅考慮樣本與所屬類中心之間的關(guān)系,還考慮了各個(gè)樣本之間的距離。通過(guò)樣本之間的緊密度來(lái)描述各個(gè)樣本之間的關(guān)系,利用包圍同一類樣本的最小超球半徑來(lái)衡量樣本間的緊密度,樣本灰度依據(jù)樣本在球中的位置確定。通過(guò)對(duì)田間小麥全蝕病的遙感圖像分類的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明Grey-Sigmoid核函數(shù)和傳統(tǒng)的Sigmoid核函數(shù)相比,計(jì)算速度更快,且精度沒(méi)有明顯損失。
[Abstract]:Aiming at the problem of outlier noise sensitivity in traditional support vector machine (SVM), a Grey-Sigmoid kernel support vector machine (SVM) based on compactness is proposed, which considers not only the relationship between the sample and its class center, but also the distance between the samples. The relationship between samples is described by the compactness of samples. The minimum hypersphere radius surrounding the same kind of samples is used to measure the compactness of samples. The sample grayscale is determined according to the position of samples in the sphere. The experimental results of remote sensing image classification of wheat total erosion show that the Grey-Sigmoid kernel function is faster than the traditional Sigmoid kernel function and has no obvious loss of precision.
【作者單位】： 鄭州外國(guó)語(yǔ)新楓楊學(xué)校;河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31301604) 河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(122102110045)
【分類號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1924297