基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类

该文应用蚊群算法和支持向量机实现多光谱遥感图像分类.首先提取出多光谱遥感图像的光谱特征、纹理特征和形状特征,然后利用蚁群优化算法从提取出的多维特征空间中选择最优的特征子集向量,最后将特征子集作为支持向量机分类器的输入量实现分类.实验结果显示,较传统的K均值方法文章给出的方法能够提高遥感图像的分类精度.     

基于类半径的多类分类SVM算法

分析了现有多类分类支持向量机算法的不足,在此基础上提出了基于类半径的多类分类支持向量机算法.这种算法在训练前首先对训练集进行分析,然后用one-class SVM进行分类.试验结果表明,该算法分类精度较高,训练时间短.     

基于信息熵和SVM多分类的飞机液压系统故障诊断

飞机液压系统是典型的非线性系统,故障机理复杂,提取故障信息困难,且故障样本较少。针对飞机液压系统部件故障,文章采用了基于信息熵特征权值分配和支持向量机(SVM)多分类的故障诊断方法。先提取飞机液压系统压力信号的统计特征,然后通过计算特征信息熵为特征分配相应权值,将权值较大的特征作为支持向量机的输入向量,最后建立SVM多分类器将正常与多种故障状态进行分类;所采用的方法不仅有效降低了支持向量机模型的计算复杂度,而且提高了分类精度。通过建立飞机起落架收放系统仿真模型,对该故障诊断方法进行了验证研究。仿真结果表明,该方法选用高斯径向基核函数能够有效对液压系统进行故障诊断。     

基于支持向量机的视频关键帧语义提取

针对如何从视频关键帧中提取语义的问题,提出了一个使用多类支持向量机（SVM）对风光纪录片的关键帧进行分类来提取语义的方法. 支持向量机利用从风光纪录片的关键帧中提取的彩色直方图和MPEG（活动图像专家组） 7的边缘直方图特征对关键帧图像进行分类,从而得到关键帧的语义. 对具有不同核函数的支持向量机的分类进行了研究,并对分类的结果进行了对比. 结果显示,具有二项式（Poly nomial）和RBF（radial basis function）核函数的SVM,其分类准确度比其他的SVM约高3％.     

结合投影与近邻操作的支持向量快速筛选方法

为减少支持向量机(SVM)的计算负担,提高运算效率,并保证分类精度,提出一种结合投影与近邻操作的支持向量快速筛选方法.该方法利用Fisher投影轴的全局特性将其作为SVM最优分类面的近似法方向,在该方向快速筛除大量非支持向量,将分类边界附近的样本集作为备选支持向量集,同时为解决投影操作未考虑样本局部结构信息造成的误删支持向量的问题,结合近邻操作回选样本空间中备选支持向量的近邻样本更新扩充备选支持向量集,以该子集中的样本作为SVM的输入.在多个UCI标准数据集上的实验结果表明,该方法在充分保证分类精度的前提下有效降低了SVM的计算负担,具有较好的推广性.     

一种非线性支持向量机决策树多值分类器

提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法．该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度．在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减少计算规模,从而提高分类精度与分类效率．实验结果表明,与一般的线性支持向量机决策树分类算法相比,该算法的分类精度有了明显提高,同时其分类时间也相应降低．     

基于小波变换和PSO-SVM的表面肌动作模式分类

为提高对表面肌动作识别的准确性,提出一种小波变换与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)相结合的模式分类方法。通过虚拟仪器采集肱桡肌和尺侧腕屈肌的两路表面肌电信号,运用小波变换对其进行多尺度分解,提取小波系数最大值作为表面肌动作特征,采用支持向量机(SVM)进行特征分类,并在分类过程中引入粒子群算法对SVM的惩罚参数和核函数参数进行寻优。实验结果表明,采用此方法能成功地识别表面肌内翻、外翻、握拳、展拳4种动作,较传统SVM方法有更高的分类精度。     

基于邻域粗糙集和支持向量机的内燃机故障诊断方法

针对内燃机传统诊断方法的弊端,从内燃机故障诊断的实际从发,首先利用邻域粗糙集(NRS)对样本数据进行混淆度分析,然后采用基于PSO参数寻优的支持向量机(SVM)算法对内燃机故障进行分类诊断,构建一种NRS和PSO-SVM相结合的内燃机故障诊断模型.该方法既发挥了邻域粗糙集处理异常样本的能力,又融合了支持向量机优异的分类性能.工程实例应用表明,该模型诊断精度为94.83%,诊断时间为2.001 0E-4 s,是一种快速有效的诊断方法.     

一种改进的基于密度聚类的支持向量机

运用OPTICS算法能发现任意形状的聚类,且对输入参数不敏感的优势,提出一种基于OPTICS密度聚类的支持向量机算法,通过对原始数据进行预处理,利用可达图得到约简样本代替原始训练样本用支持向量机进行训练,降低了SVM训练所需的时间及空间复杂度.实验表明,该方法在保持分类精度的同时,大大缩短了训练时间,提高了分类效率.     

基于KPCA和SVM的虹膜特征提取与识别

提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,该方法利用核主成分分析（KPCA）在高维空间具有较强的特征选择能力的特点来提取虹膜图像的纹理特征,采用了一种距离度量和支持向量机相结合的2级分类方法,前级采用欧式距离来度量图像间的相似性,若符合条件,给出分类结果,否则拒绝,并转入后级分类器——支持向量机分类,以减少进入支持向量机的样本数目,该组合分类方法充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点.实验结果表明,该方法具有较高的效率和识别精度.     

融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法

在高光谱图像分类问题中,提取能够有效表达地物特征的信息是分类方法中的关键问题。为了提高高光谱图像分类精度,提出一种基于深度玻尔兹曼机的高光谱图像分类方法。该方法首先对高光谱图像数据进行主成分分析法白化处理,并提取像元的空域信息,与像元光谱信息组成综合的谱-空域信息;然后通过多层深度玻尔兹曼机模型从像元的谱-空域信息中提取深层次类别特征;最后通过逻辑回归模型对所提取特征进行分类。这种深度玻尔兹曼机模型能够利用数据的先验知识对高维数据进行特征提取,并且所提取的特征内在地表示了地物的空间结构和光谱特征。实验结果表明,这种方法能够有效地提高高光谱图像的分类精度。     

基于多特征融合和混合核SVM的目标识别方法

针对可见光和红外传感器具有不同感知特性的问题,提出了一种基于多传感器特征信息融合和混合核SVM的图像目标识别方法,方法包含多特征提取、主成分分析和混合核SVM分类三个部分.在特征提取中利用可见光和红外图像的互补性,分别提取同一场景可见光与红外图像的灰度共生矩阵以及灰度直方图统计特征,得到一组目标融合的特征量,进一步进行目标分类与识别;利用主成分分析法降低特征的维度,减少计算量;利用混合核SVM方法对目标特征进行分类识别.结果表明,在室内环境中对不同人群密度等级进行分类时,所提出方法的精度可达88.21%.     

基于深度卷积神经网络的高光谱遥感图像分类

传统的高瀑布图像分类模型只考虑光谱特征信息,忽略了图像空间结构信息在分类中的重要作用。为提高高光谱遥感图像的分类精度,提出一种同时利用高瀑布图像的光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络分类模型。通过对低层特征自动分层地学习来提取更加抽象的高层特征,提取的特征具有平移、缩放及其他形式扭曲等高度不变性;基于学习到的深度特征,用logistic回归分类器进行分类训练。高光谱数据实验结果表明,深度卷积神经网络模型能够提高高光谱遥感图像的分类精度,从而验证了深度卷积神经网络进行高瀑布图像分类的可行性和有效性。     

非监督的高光谱混合像元非线性分解方法

在进行高光谱混合像元非线性分解应用中,提出一种非监督的高光谱混合像元非线性分解方法.通过核函数把原始高光谱数据映射到高维特征空间中,揭示数据之间的高阶性质.通过非线性映射,原始数据在高维特征空间中变得线性可分.在高维特征空间中运用线性的非负矩阵分解(NMF)算法进行光谱解混,挖掘出数据间更多的特征.解混结果以端元相关系数、光谱角距离、光谱信息散度和均方根误差作为质量评价指标.进行模拟数据仿真实验和真实高光谱遥感数据分解实验,结果表明,采用该算法得到的分解结果优于非负矩阵分解算法.     

稀疏表达模型在高光谱遥感影像目标探测中的应用

为了更好地利用高光谱影像的空间和光谱信息,提出了一种基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测方法.首先通过对影像训练样本进行训练提取过完备字典,利用稀疏表达模型对遥感影像稀疏表达既达到降维的目的,又可以表示出遥感影像的主要信息;然后利用传统的目标探测器结合目标已知光谱信息对高光谱遥感影像进行目标探测,即基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测(SRM-TD).3种影像数据的实验结果表明:在确定的迭代次数下,通过设置稀疏度L可以得到最优的探测结果.提出的探测方法在参数设置、选择和运行结果上优于传统的高光谱遥感影像目标探测方法.     

一种基于多核函数SVM的图像标注方法

针对多项式核或RBF核SVM不能很好地处理图像标注中的数据不平衡问题,提出了一种基于多核函数SVM的图像标注方法,该方法采用多核函数训练过的SVM将基于区域的图像标注问题转化为对非平衡数据分类的问题,进而对图像标签进行分类以获取更符合图像真实含义的标注.实验结果表明,多核函数SVM图像标注性能优于单独使用局部或全局核函数.     

超谱遥感图像的模糊最大似然分类研究

分类识别是超谱遥感图像的重要研究领域.由于超谱图像空间分辨率低,像元混合的概率大,因此采用单纯的聚类或者监督分类都不能取得好的效果.为了提高超谱图像分类的精度,提出了模糊最大似然分类算法.先用模糊C-均值法对图像进行聚类,再在聚类结果的基础上,参考真实地物图,选择训练样本,用最大似然法进行最终的分类.实验结果表明,提出的算法由于在聚类的基础上选择监督分类的样本,因而获得了关于图像的更准确的信息,最终分类结果比模糊C均值聚类高出34.38%,比最大似然分类高出10.46%.     

Multi-Scale Feature Extraction for Joint Classification of Hyperspectral and LiDAR Data

With the development of sensors, the application of multi-source remote sensing data has been widely concerned. Since hyperspectral image (HSI) contains rich spectral information while light detection and ranging (LiDAR) data contains elevation information, joint use of them for ground object classification can yield positive results, especially by building deep networks. Fortunately, multi-scale deep networks allow to expand the receptive fields of convolution without causing the computational and training problems associated with simply adding more network layers. In this work, a multi-scale feature fusion network is proposed for the joint classification of HSI and LiDAR data. First, we design a multi-scale spatial feature extraction module with cross-channel connections, by which spatial information of HSI data and elevation information of LiDAR data are extracted and fused. In addition, a multi-scale spectral feature extraction module is employed to extract the multi-scale spectral features of HSI data. Finally, joint multi-scale features are obtained by weighting and concatenation operations and then fed into the classifier. To verify the effectiveness of the proposed network, experiments are carried out on the MUUFL Gulfport and Trento datasets. The experimental results demonstrate that the classification performance of the proposed method is superior to that of other state-of-the-art methods.     

基于模糊域和支持向量机的故障诊断方法

将模糊域分布和支持向量机相结合，提出了一种故障诊断的新方法，该方法将模糊域分布中的局部能量作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别.利用模糊域分布可以很好地刻画信号的时频局部化特征，与时-频平面特征提取相比，又可大大降低数据维数.对于不同类型的核函数分布，将其诊断结果进行比较，试验结果表明，基于模糊域的支持向量机故障分类无需核函数滤波就能取得最好的分类效果.     

基于样本形态变换的高分遥感影像建筑物提取

针对高分辨率遥感影像中建筑物屋顶光谱信息多变引起建筑物提取精度降低的问题,提出基于样本形态变换的建筑物提取方法. 利用偏移阴影分析法自动提取初始建筑物样本,根据建筑物屋顶形态特征,合理利用样本旋转、偏移、缩放变换方法,构建自适应样本精细提取变换组合,以更完整、全面地提取建筑物样本;结合支持向量机（SVM）分类器进行影像分类,得到建筑物初始提取结果;提出基于形态特征的格网占比法对初始提取结果进行确认,剔除不规则非建筑物,实现对建筑物的准确提取. 对高分辨率遥感影像进行对比实验分析,以验证方法的有效性. 结果表明,与面向对象分类、反向传播（BP）神经网络、基于偏移阴影分析3种参照方法对比,所提方法的建筑物提取精度均优于参照算法.