基于独立分量分析和相关向量机的高光谱数据分类
기우독립분량분석화상관향량궤적고광보수거분류
Classification for Hyperspectral Data Based on Independent Component Analysis and Relevance Vector Machine
  • 万方数据
    现代电子技术 현대전자기술
    MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
    2010年 13期 123-126,130 ,共5页

    殷岳萌%冯燕%刘萌萌

    은악맹%풍연%류맹맹

    高光谱数据分类%虚拟维数%独立分量分析%相关向量机 高光譜數據分類%虛擬維數%獨立分量分析%相關嚮量機
    고광보수거분류%허의유수%독립분량분석%상관향량궤
    提出一种独立分量分析(ICA)和相关向量机(RVM)相结合的高光谱数据分类方法,首先采用虚拟维数方法对高光谱数据维数进行估计,在此基础上,采用独立分量分析对数据进行降维,然后采用相关向量机对降维后的数据分类.计算机仿真实验结果表明,该方法在获得较高分类精度的同时大大节省了分类时间.
    제출일충독립분량분석(ICA)화상관향량궤(RVM)상결합적고광보수거분류방법,수선채용허의유수방법대고광보수거유수진행고계,재차기출상,채용독립분량분석대수거진행강유,연후채용상관향량궤대강유후적수거분류.계산궤방진실험결과표명,해방법재획득교고분류정도적동시대대절성료분류시간.
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