本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)貝葉斯ARTMAP的遷移學(xué)習(xí)遙感影像分類算法

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【摘要】：遙感分類旨在從圖像光譜中提取資源環(huán)境監(jiān)測(cè)可用的地理信息,然而基于模式分類的圖像處理技術(shù)受光譜漂移影響而缺乏歷史樣本重復(fù)利用的有效策略,制約著有限目標(biāo)樣本下遙感分類精度的提高.針對(duì)該問題,本文構(gòu)建了基于改進(jìn)的貝葉斯ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)遙感影像分類算法,通過提高諧振匹配性來抑制類別擴(kuò)散,利用節(jié)點(diǎn)的離散增量期望最大化參數(shù)更新策略,將歷史遙感樣本中的地物分類先驗(yàn)信息遷移到目標(biāo)模型當(dāng)中.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法能有效利用歷史遙感數(shù)據(jù)彌補(bǔ)缺少目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不足,相比于其他樣本利用策略大幅提高遙感影像分類精度.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部;
【關(guān)鍵詞】： 遙感分類 信息提取 遷移學(xué)習(xí) ARTMAP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(No.2013CB430403) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61374154)
【分類號(hào)】：TP751;TP18
【正文快照】： 1引言難以快速采集充足而準(zhǔn)確的樣本數(shù)據(jù)已成為遙感影像分類應(yīng)用面臨的最大問題.同時(shí),現(xiàn)有算法缺乏重復(fù)利用歷史樣本的有效策略,導(dǎo)致歷史樣本資源的浪費(fèi)[1].如何將歷史數(shù)據(jù)中的先驗(yàn)知識(shí)遷移到目標(biāo)模型當(dāng)中,是提高遙感影像分類效率與精度的新的切入點(diǎn).傳統(tǒng)的分類算法無法對(duì)歷史

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：937318