计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
28期
230-232,241
,共4页
高光谱%分类%光谱吸收特征参数%决策树%朴素贝叶斯%朴素贝叶斯树
高光譜%分類%光譜吸收特徵參數%決策樹%樸素貝葉斯%樸素貝葉斯樹
고광보%분류%광보흡수특정삼수%결책수%박소패협사%박소패협사수
在Weka平台上,采用决蓑树C4.5、朴素贝叶斯、朴素贝叶斯树三种算法进行了带缺失属性值的高光谱分类研究.针时高光谱波段数众多、信息冗余量大的特点,首先对光谱曲线进行光谱特征参数提取,然后再选择合适的吸收峰波段作为输入向量来进行分类.实验表明,由NBTree建立的铀黑一沥青铀矿分类模型的分类误差最小,分类精度最高,其次是NaiveBayes和J4.8,但从训练时问来看,NBTree则高于NB和J4.8.最后,对三种分类算法的务类结果进行了分析.
在Weka平檯上,採用決簑樹C4.5、樸素貝葉斯、樸素貝葉斯樹三種算法進行瞭帶缺失屬性值的高光譜分類研究.針時高光譜波段數衆多、信息冗餘量大的特點,首先對光譜麯線進行光譜特徵參數提取,然後再選擇閤適的吸收峰波段作為輸入嚮量來進行分類.實驗錶明,由NBTree建立的鈾黑一瀝青鈾礦分類模型的分類誤差最小,分類精度最高,其次是NaiveBayes和J4.8,但從訓練時問來看,NBTree則高于NB和J4.8.最後,對三種分類算法的務類結果進行瞭分析.
재Weka평태상,채용결사수C4.5、박소패협사、박소패협사수삼충산법진행료대결실속성치적고광보분류연구.침시고광보파단수음다、신식용여량대적특점,수선대광보곡선진행광보특정삼수제취,연후재선택합괄적흡수봉파단작위수입향량래진행분류.실험표명,유NBTree건립적유흑일력청유광분류모형적분류오차최소,분류정도최고,기차시NaiveBayes화J4.8,단종훈련시문래간,NBTree칙고우NB화J4.8.최후,대삼충분류산법적무류결과진행료분석.
