發(fā)布時間：2018-01-20 06:13

  本文關(guān)鍵詞： 高光譜圖像 半監(jiān)督分類 支持向量機 主動學(xué)習(xí) 差分進化　出處：《哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對高光譜數(shù)據(jù)維數(shù)高、有標(biāo)簽樣本少等特點,采用半監(jiān)督分類利用未標(biāo)記樣本信息提高高光譜圖像分類精度。主動學(xué)習(xí)研究訓(xùn)練樣本的選擇方法,以少量的標(biāo)記樣本得到盡可能好的泛化能力。本文提出了一種結(jié)合主動學(xué)習(xí)算法的半監(jiān)督分類算法。該方法使用支持向量機作為基本的學(xué)習(xí)模型,通過主動學(xué)習(xí)方法選取訓(xùn)練樣本,以偽標(biāo)記的形式加入到分類器的訓(xùn)練中,結(jié)合驗證分類器迭代選出置信度較高的偽標(biāo)記樣本,通過差分進化算法交叉變異偽標(biāo)記樣本擴充標(biāo)記樣本群。在兩個數(shù)據(jù)集上進行仿真實驗,與傳統(tǒng)分類算法相比,所提算法的總體分類精度分別提高了1.97%、0.49%,表明該算法能夠有效地提升主動學(xué)習(xí)樣本選擇的效率,在有限帶標(biāo)記樣本情況下提高了分類器精度。
[Abstract]:In view of the high dimension of hyperspectral data and the small number of labeled samples, semi-supervised classification is used to improve the accuracy of hyperspectral image classification by using unlabeled sample information. In this paper, a semi-supervised classification algorithm combining active learning algorithm is proposed, which uses support vector machine as the basic learning model. The training sample is selected by active learning method and added to the training of classifier in the form of pseudo-label, and the pseudo-label sample with high confidence is selected by iterative verification classifier. Through the differential evolution algorithm cross-mutation pseudo-label samples to expand the tagged sample group. Two data sets on the simulation, compared with the traditional classification algorithm. The overall classification accuracy of the proposed algorithm is improved by 1.97 and 0.49 respectively, which shows that the algorithm can effectively improve the efficiency of active learning sample selection. The accuracy of the classifier is improved in the case of finite labeled samples.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61675051) 黑龍江省自然科學(xué)基金項目(F201409)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20170426.1801.068.html隨著高光譜成像技術(shù)及相關(guān)數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,高光譜圖像分類技術(shù)已成為遙感領(lǐng)域的研究熱點問題[1-2]。相對于其他遙感圖像,高光譜圖像高維非線性、波段間相關(guān)性高以及訓(xùn)練樣本標(biāo)記難以獲得等特點

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9 王U喺，

本文編號：1447163