论文的第一个工作是关于集成学习的研究。在机器学习领域,我们把具备从经验知识中学习能力的系统或者模型叫做学习器。一般来说训练出一个学习能力较弱的模型比训练出一个学习能力较强的模型所要耗费的代价小得多。集成学习是一类特殊的机器学习方法,其思想是不直接训练一个强学习器,而是通过组合一批弱学习器来得到一个学习能力强的集成学习器。集成学习算法性能好坏主要取决于两个因素：基学习器自身的性能好坏以及基学习器之间的差异性。目前常用的集成学习算法包括Bagging、Boosting等,在提升每个基学习器性能的同时,其实也是在以一种隐性的方式维持了基学习器之间的差异性,从而使得最终的集成学习器的性能达到最佳。负相关学习(Negative correlation learning,NCL)是一种常用于神经网络集成的集成学习算法,它是把基学习器之间的差异性作为一个显性的度量标准引入到神经网络的损失函数中去,进而影响神经网络的训练。通过调整影响因子可以权衡基神经网络之间的性能与多样性,以谋求获得一个性能最优的集成神经网络模型。我们借鉴NCL的思路,提出了一种新的集成学习算法。NCL最早提出是使用神经网络作为基学习器,而且目前有关NCL的研究大多数还是采用神经网络作为基学习模型,主要原因是神经网络具有一个显性的损失函数,而且训练神经网络的BP算法是一种采用梯度下降方法来最小化该损失函数的优化算法。我们比较了神经网络与另外一种常用的学习模型：梯度提升模型(gradient boosting machine, GBM)之间的相似性,提出可以用GBM代替神经网络来实践负相关学习的思想,设计出一种新的集成学习算法：GB-NCL。论文给出了GB-NCL算法的设计思路以及详细的步骤,并且通过实验比较了GB-NCL与原始基于神经网络的NCL算法以及梯度提升算法的分类性能。实验结果表明GB-NCL算法相比于这两种算法,拥有更好的性能。论文的第二个工作是基于GB-NCL算法设计并实现了一种新的用于解决高光谱遥感图像分类问题的分类算法：RCASSL。高光谱遥感图像分类的特点是标记样本少,未标记的样本多,而且人工标记遥感图像的像素点属于什么地物类别的成本比较大。前人的做法主要有两种：第一种,利用主动学习算法,从大量未标记样本中挑选出最值得标记的像素点让人类专家来标记其所属的地物类别。这种方法的特点是新增训练样本的质量高(类标号百分百正确),但是数量少。第二种,利用半监督学习算法,用已训练出来的分类器赋予一些未标记样本类标号,并将其视为真实可用的样本,添加到训练集中,我们称之为“伪标记”样本。这类算法可以大大提高训练样本数量但是无法保证新增的伪标记样本的类标号一定正确。数量多,质量不好,这是半监督学习算法的特点。我们提出不妨将主动学习与半监督学习结合,并且引入一套“伪”标记样本验证的机制,对通过半监督学习引入进来的伪标记样本进行校验,将不合格的伪标记样本剔除出去,从而既能够获得足够多的训练样本,又能够保证训练样本集的质量。拥有了更大更完备的训练集,训练出来的分类器也就自然会有更佳的性能。根据这种想法我们在论文中针对高光谱遥感分类设计了RCASSL算法。RCASSL在训练分类器的时候不仅采用带标记的样本,而且使用半监督学习引入的伪标记样本。我们采用GB-NCL算法校验半监督学习方法引入的伪标记样本,提升伪标记样本集的质量。我们在高光谱遥感数数据集上对比了RCASSL算法、MCLU-ECBD算法以及RCASSL-NoPLV算法。MCLU-ECBD算法是一种常用的主动学习算法。RCASSL-NoPLV算法是去除掉伪标记样验证环节的RCASSL算法。实验的结果表明,在引入相同多的标记样本情况下,RCASSL算法的分类性能最强。RCASSL与MCLU-ECBD的对比结果说明结合半监督学习可以提升主动学习算法的性能,RCASSL与RCASSL-NoPLV的对比结果说明我们采用GB-NCL算法实现的伪标记验证机制的有效性。