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针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5~10倍. 相似文献
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目的 高光谱图像波段数目巨大,导致在解译及分类过程中出现“维数灾难”的现象。针对该问题,在K-means聚类算法基础上,考虑各个波段对不同聚类的重要程度,同时顾及类间信息,提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法 首先,引入波段权重,用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度,并定义熵信息测度表达该权重。其次,为避免局部最优聚类,引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后,将上述两类测度引入K-means聚类目标函数,通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果 为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性,对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并,将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验,并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别,光谱反射率差异程度大,从视觉上看,本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果;从分类精度看,本文算法的总精度分别为92.20%和82.96%, K-means算法的总精度分别为83.39%和67.06%,较K-means算法增长8.81%和15.9%。结论 提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法,实验结果表明,本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。 相似文献
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《Planning》2019,(15):123-124
在这个信息爆炸的网络时代,基于网络与社会舆论而诞生的网络舆情,成为社会、国家关注的研究重点之一,构建互联网时代的舆情监控体系成了当前信息化时代的迫切需求。文章从网络舆情分析与监管的意义入手,介绍了国内外关于网络舆情监测的研究,围绕舆情采集、数据预处理、文本分类技术大致介绍了网络舆情研究的关键技术与步骤。 相似文献
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