| 利用特征子空间评价与多分类器融合的高光谱图像分类 |
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| 引用本文： | 杨艺,韩崇昭,韩德强.利用特征子空间评价与多分类器融合的高光谱图像分类[J].西安交通大学学报,2010,44(8). |
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| 作者姓名： | 杨艺 韩崇昭 韩德强 |
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| 作者单位： | 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，国家重点基础研究发展规划资助项目，陕西省电子信息系统综合集成重点实验室资助项目 |
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| 摘 要： | 为应对高光谱图像分类中的特征高维度问题,提出一种基于多分类器融合的高光谱图像分类方法.利用高光谱数据相邻波段的高相关性,通过自适应子空间分解产生多个特征子空间,进而训练生成子分类器;利用ReliefF-S算法,对各特征子空间进行评价并生成各子分类器的权重,最终通过加权表决融合实现分类决策.实验表明,所提方法可有效规避高维特征问题并提升分类性能.
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| 关 键 词： | 高光谱图像 多分类器融合 自适应子空间分解 加权表决 |
Hyperspectral Image Classification Based on Feature Subspace Evaluation and Multiple Classifier Fusion |
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| YANG Yi,HAN Chongzhao,HAN Deqiang.Hyperspectral Image Classification Based on Feature Subspace Evaluation and Multiple Classifier Fusion[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2010,44(8). |
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| Authors: | YANG Yi HAN Chongzhao HAN Deqiang |
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