[00045746]基于一种复合核函数的高光谱分类方法
联系人： 哈尔滨工程大学
所在地： 黑龙江哈尔滨市
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技术详细介绍
摘要：本发明提供的是基于一种复合核函数的高光谱分类方法。输入一幅高光谱图像，类别数为N；以支持向量机为基分类器，同时从所述高光谱图像每个类别中随机地选取s个样本组成训练集，剩余样本组成测试集，确定各参数的变化范围，然后结合K次交叉验证确定支持向量机的最优性能参数，包括惩罚因子和核参数；利用复合核构建策略，构造复合核函数，对支持向量机进行训练；利用训练过程得到的支持向量机判决函数的参数，循环N次，进而得到测试集属于每类别的判决函数值，组成矩阵确定多分类器策略，即找到矩阵每列的最大值。本发明具有可以更好的描述数据集的分布特征，且分类精度相对较高等特点。其参数优化所消耗的时间相对于传统多核学习方法也相对较短。
