红外与毫米波学报
紅外與毫米波學報
홍외여호미파학보
JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES
2010年
6期
471-475
,共5页
王立国%张晶%刘丹凤%王群明
王立國%張晶%劉丹鳳%王群明
왕입국%장정%류단봉%왕군명
高光谱图像%端元选择%支持向量机%单纯形增长算法%光谱解混
高光譜圖像%耑元選擇%支持嚮量機%單純形增長算法%光譜解混
고광보도상%단원선택%지지향량궤%단순형증장산법%광보해혼
提出了基于支持向量机(SVM)的单纯形增长算法(SGA)新实现方法,该方法无需降维预处理,且采用低复杂度的距离尺度代替复杂的体积尺度;证明了线性SVM与传统线性光谱混合模型(LSMM)在光谱解混中的等效性,并探索了前者在信息的扩展利用和模型的非线性推广两方面的优势.实验结果表明,基于SVM的SGA实现方法在保证选择结果不变的前提下复杂度大大降低,SVM模型下解混精度明显提高.
提齣瞭基于支持嚮量機(SVM)的單純形增長算法(SGA)新實現方法,該方法無需降維預處理,且採用低複雜度的距離呎度代替複雜的體積呎度;證明瞭線性SVM與傳統線性光譜混閤模型(LSMM)在光譜解混中的等效性,併探索瞭前者在信息的擴展利用和模型的非線性推廣兩方麵的優勢.實驗結果錶明,基于SVM的SGA實現方法在保證選擇結果不變的前提下複雜度大大降低,SVM模型下解混精度明顯提高.
제출료기우지지향량궤(SVM)적단순형증장산법(SGA)신실현방법,해방법무수강유예처리,차채용저복잡도적거리척도대체복잡적체적척도;증명료선성SVM여전통선성광보혼합모형(LSMM)재광보해혼중적등효성,병탐색료전자재신식적확전이용화모형적비선성추엄량방면적우세.실험결과표명,기우SVM적SGA실현방법재보증선택결과불변적전제하복잡도대대강저,SVM모형하해혼정도명현제고.
