本文關(guān)鍵詞：面向產(chǎn)品領(lǐng)域的細(xì)粒度情感分析技術(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國(guó)礦業(yè)大學(xué)》 2015年

基于多元邏輯回歸和鄰域信息的高光譜遙感影像半監(jiān)督分類

胡俊  

【摘要】：高光譜遙感技術(shù)雖然被廣泛的應(yīng)用于對(duì)地觀測(cè),但是由于高光譜遙感影像數(shù)據(jù)量較大,初始訓(xùn)練樣本的獲取又是一個(gè)耗時(shí)耗力的過(guò)程,使得在處理遙感數(shù)據(jù)的過(guò)程中經(jīng)常會(huì)遇到信息冗余的問(wèn)題;多元邏輯回歸分類器在處理高維影像數(shù)據(jù)中有著一定的優(yōu)勢(shì),但是分類器性能好壞主要受其回歸參數(shù)求解的影響,使得參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題尤其顯得突出。論文將半監(jiān)督思想與多元邏輯回歸分類器進(jìn)行結(jié)合應(yīng)用于高光譜遙感影像分類當(dāng)中,針對(duì)目前上述仍存在的問(wèn)題,提出一些新的算法和改進(jìn)。論文主要內(nèi)容如下:(1)針對(duì)牛頓算法在求解多元邏輯回歸分類器回歸參數(shù)的過(guò)程中經(jīng)常會(huì)遇到尋優(yōu)過(guò)慢、精度不高的問(wèn)題,提出一種利用DFP修正擬牛頓算法進(jìn)行回歸參數(shù)求解來(lái)提高運(yùn)算效率。該算法以弦截法代替牛頓算法中的二階Hessian矩陣,并采用DFP修正法不斷修正。實(shí)驗(yàn)表明:與常用參數(shù)求解算法相比,該改進(jìn)算法在分類性能上有著很明顯地改進(jìn)。(2)在半監(jiān)督分類的過(guò)程中,非標(biāo)記樣本的選擇直接決定著對(duì)分類器性能改善的程度。針對(duì)常用樣本選擇方法中存在的一些問(wèn)題,提出一種新的改進(jìn)算法:考慮多個(gè)不確定類別之間的不確定性。首先通過(guò)閾值將有效類別進(jìn)行篩選,之后通過(guò)方差來(lái)度量各個(gè)有效類別之間的不易區(qū)分程度,最后選出相似度最大的非標(biāo)記樣本進(jìn)行標(biāo)記。實(shí)驗(yàn)表明:與常用樣本選擇方法相比有著明顯的優(yōu)勢(shì)。(3)在半監(jiān)督分類過(guò)程中,樣本標(biāo)簽確定直接決定著最終分類效果的好壞。錯(cuò)誤的樣本標(biāo)記不僅不會(huì)改善結(jié)果,甚至?xí)䦟?dǎo)致更差的效果。論文基于鄰域信息和多分類器提出一種新的樣本確定算法。首先以待確定的非標(biāo)記樣本為中心像元,通過(guò)設(shè)定圓形搜索區(qū)域?qū)ふ页鲟徲騼?nèi)出現(xiàn)的訓(xùn)練樣本并以此形成標(biāo)簽可能集合,之后與分類器結(jié)果進(jìn)行對(duì)比確定中心像元的標(biāo)簽。實(shí)驗(yàn)表明:與已提出的以訓(xùn)練樣本為中心的樣本確定方法相比,該算法有著明顯的提升。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P237
【目錄】：

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本文編號(hào)：197327