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为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化,以提高分类速率,采用分类相关分析算法,按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分,并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性,对训练集所有个体按分类的重要性排序,进而可选取最重要的部分个体作为支持向量,并将其余非支持向量的信息转移至支持向量,以提高支持向量的分类表达能力.由此构建一种新的稀疏型最小二乘支持向量机CS LSSVM,并将其应用于多个模式分类的实际问题.测试结果表明,CS LSSVM稀疏性很强,且保持了标准LSSVM的分类性能,还可直接适用于多类问题.  相似文献   
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基于小波包变换的分频图像融合方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
张登荣  俞乐  刘辅兵 《遥感信息》2007,(1):7-10,89,I0002
利用多源遥感数据有利于以多种数据集互补的方式提供单一数据集无法提供的信息,图像融合则是多源信息集成的关键之一。本文提出了基于小波包变换的分频图像融合流程,即对于用小波包分解得到的低频和高频部分,采用不同的融合策略。采用熵、联合熵、偏差指数和边缘指数等作为定量指标,对这种流程的融合结果进行了质量评价。通过ETM 多光谱和全色图像融合实验表明这种方法在光谱信息保持和纹理信息增强上相较与传统融合方法有明显优势。  相似文献   
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