科技视界
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과기시계
Science&Technology Vision
2013年
7期
58,63
,共2页
主题模型%LDA模型%词袋模型%Gibbs Sampling算法
主題模型%LDA模型%詞袋模型%Gibbs Sampling算法
주제모형%LDA모형%사대모형%Gibbs Sampling산법
近年来,多种机器学习的方法被用于遥感图像表示和分类领域,本文将LDA主题模型应用于遥感图像的表示和分类中,首先提取SIFT描述算子,作为构建词袋模型的基础,然后通过Gibbs Sampling算法建立LDA模型,最后利用LDA模型对遥感图像进行分类,试验结果也较好地证明了这一方法的有效性.
近年來,多種機器學習的方法被用于遙感圖像錶示和分類領域,本文將LDA主題模型應用于遙感圖像的錶示和分類中,首先提取SIFT描述算子,作為構建詞袋模型的基礎,然後通過Gibbs Sampling算法建立LDA模型,最後利用LDA模型對遙感圖像進行分類,試驗結果也較好地證明瞭這一方法的有效性.
근년래,다충궤기학습적방법피용우요감도상표시화분류영역,본문장LDA주제모형응용우요감도상적표시화분류중,수선제취SIFT묘술산자,작위구건사대모형적기출,연후통과Gibbs Sampling산법건립LDA모형,최후이용LDA모형대요감도상진행분류,시험결과야교호지증명료저일방법적유효성.
