本文關(guān)鍵詞：顧及分類(lèi)器參數(shù)的全極化SAR圖像特征選擇與分類(lèi)

  更多相關(guān)文章： 極化SAR 特征選擇 支持向量機(jī) 分類(lèi) 參數(shù)優(yōu)化

【摘要】：全極化SAR獲取的信息量遠(yuǎn)多于傳統(tǒng)SAR,但信息量的增加并不能確保分類(lèi)精度的提高,如何有效進(jìn)行特征選擇至關(guān)重要。針對(duì)自適應(yīng)特征選擇問(wèn)題,提出一種顧及分類(lèi)器參數(shù)的特征選擇和分類(lèi)方法。該方法以支持向量數(shù)為評(píng)估依據(jù),結(jié)合遺傳算法進(jìn)行特征選擇,并同時(shí)對(duì)分類(lèi)器參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu);最后利用優(yōu)選的特征集和模型參數(shù)進(jìn)行分類(lèi)。為驗(yàn)證算法的有效性,利用兩組全極化數(shù)據(jù)進(jìn)行了監(jiān)督分類(lèi)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出方法降低了SVM分類(lèi)器對(duì)自身參數(shù)的敏感性,而且能在較少特征個(gè)數(shù)下具備良好的泛化性能,分類(lèi)精度優(yōu)于未經(jīng)過(guò)特征選擇和參數(shù)優(yōu)化的方法。
【作者單位】： 河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;江蘇省測(cè)繪工程院;
【關(guān)鍵詞】： 極化SAR 特征選擇 支持向量機(jī) 分類(lèi) 參數(shù)優(yōu)化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41301449) 江蘇省測(cè)繪地理信息科研項(xiàng)目(JSCHKY201501) 地理空間信息工程國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(201324)
【分類(lèi)號(hào)】：P237
【正文快照】： 隨著ALOS,Terra SAR及Radarsat-2等星載合成孔徑雷達(dá)SAR(Synthetic Aperture Radar)系統(tǒng)的運(yùn)行,越來(lái)越多的星載SAR進(jìn)入全極化工作階段,為我們提供了豐富的極化SAR數(shù)據(jù)。與單級(jí)化SAR相比,全極化SAR利用了電磁波的極化特性,通過(guò)測(cè)量地面每個(gè)分辨單元內(nèi)的極化散射矩陣將目標(biāo)的散

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 付濤;;基于特征選擇的多示例學(xué)習(xí)算法研究[J];科技通報(bào);2013年08期

2 楊打生,郭延芬;一種特征選擇的信息論算法[J];內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年03期

3 張永;曹東俠;;一種高效的特征選擇機(jī)制應(yīng)用于入侵檢測(cè)[J];甘肅科學(xué)學(xué)報(bào);2011年03期

4 楊錦英;王碧泉;;K—W檢驗(yàn)和熵法在單個(gè)特征選擇中的應(yīng)用[J];華北地震科學(xué);1989年02期

5 劉代志,李夕海,張斌;基于序優(yōu)化方法的特征選擇研究[J];核電子學(xué)與探測(cè)技術(shù);2004年06期

6 劉開(kāi)第,薛俊鋒,龐彥軍;特征選擇及其常用算法[J];河北建筑科技學(xué)院學(xué)報(bào);2004年04期

7 喻軍;孟曉玲;;一種基于層次分析的特征選擇法[J];中國(guó)科技信息;2006年10期

8 南重漢;鄒凌云;;基于分組重量編碼和特征選擇技術(shù)預(yù)測(cè)外膜蛋白[J];第三軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào);2013年13期

9 苗玉杰;;差分進(jìn)化在圖像特征選擇中的應(yīng)用研究[J];科技通報(bào);2013年08期

10 趙小杰,種勁松,王宏琦;合成孔徑雷達(dá)圖像的特征選擇[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2001年03期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 靖紅芳;王斌;楊雅輝;;基于類(lèi)別分布的特征選擇框架[A];第四屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2008年

2 李長(zhǎng)升;盧漢清;;排序?qū)W習(xí)模型中的特征選擇[A];第六屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2010)、第19屆全國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2010）、第6屆全國(guó)人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2010）、第5屆全國(guó)普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2010）論文集[C];2010年

3 劉功申;李建華;李生紅;;基于類(lèi)信息的特征選擇和加權(quán)方法[A];NCIRCS2004第一屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

4 倪友平;王思臣;馬桂珍;陳曾平;;分支界定算法在低分辨雷達(dá)飛機(jī)架次判別中的應(yīng)用[A];第十三屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2007）論文集[C];2007年

5 李澤輝;聶生東;陳兆學(xué);;應(yīng)用多類(lèi)SVM分割MR腦圖像特征選擇與優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)研究[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第九屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

6 蒙新泛;王厚峰;;主客觀識(shí)別中的上下文因素的研究[A];中國(guó)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言學(xué)研究前沿進(jìn)展（2007-2009）[C];2009年

7 萬(wàn)京;王建東;;一種基于新的差異性度量的ReliefF方法[A];2009年研究生學(xué)術(shù)交流會(huì)通信與信息技術(shù)論文集[C];2009年

8 范麗;許潔萍;;基于GMM的音樂(lè)信號(hào)音色模型研究[A];第四屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

9 陳友;戴磊;程學(xué)旗;;基于MRMHC-C4．5的IP流分類(lèi)[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

10 申f;楊宏暉;袁帥;;用于水聲目標(biāo)識(shí)別的互信息無(wú)監(jiān)督特征選擇[A];第三屆上�！靼猜晫W(xué)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李靜;高維數(shù)據(jù)交互特征選擇和分類(lèi)研究[D];燕山大學(xué);2015年

2 劉風(fēng);基于磁共振成像的多變量模式分析方法學(xué)與應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2014年

3 王石平;粗糙擬陣及其在高維數(shù)據(jù)降維中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 代琨;基于支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征選擇技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2013年

5 王愛(ài)國(guó);微陣列基因表達(dá)數(shù)據(jù)的特征分析方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

6 王博;文本分類(lèi)中特征選擇技術(shù)的研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

7 張明錦;基于特征選擇的多變量數(shù)據(jù)分析方法及其在譜學(xué)研究中的應(yīng)用[D];華東理工大學(xué);2011年

8 高青斌;蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)相關(guān)問(wèn)題研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

9 馮國(guó)忠;文本分類(lèi)中的貝葉斯特征選擇[D];東北師范大學(xué);2011年

10 張麗新;高維數(shù)據(jù)的特征選擇及基于特征選擇的集成學(xué)習(xí)研究[D];清華大學(xué);2004年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 周瑞;基于支持向量機(jī)特征選擇的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題分析[D];華南理工大學(xué);2015年

2 張金蕾;蛋白質(zhì)SUMO化修飾位點(diǎn)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

3 陳云風(fēng);基于聚類(lèi)集成技術(shù)的高鐵信號(hào)故障診斷研究[D];西南交通大學(xué);2015年

4 張斌斌;網(wǎng)絡(luò)股評(píng)的傾向性分析[D];中央民族大學(xué);2015年

5 季金勝;高分辨率遙感影像典型地物目標(biāo)的特征選擇及其穩(wěn)定性研究[D];上海交通大學(xué);2015年

6 袁玉錄;基于數(shù)據(jù)分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)通信行為建模方法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

7 王虎;基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)的白酒譜圖特征選擇及支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化研究[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

8 王維智;基于特征提取和特征選擇的級(jí)聯(lián)深度學(xué)習(xí)模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

9 皮陽(yáng);基于聲音的生物種群識(shí)別[D];電子科技大學(xué);2015年

10 劉樹(shù)龍;特征選擇在軟件缺陷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用技術(shù)研究[D];南京大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：844066