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根据支持向量机(SVM)的计算理论,结合高光谱影像的数据特点,利用最近点算法(NPA)求两类最优超平面,为每类设立一个合理的权指标,提出了基于NPA的加权"1 V m"SVM算法来实现高光谱遥感影像多分类,降低了计算的复杂度和计算量,提高了SVM高光谱遥感影像分类的可操作性和分类效率。
一种基于NPA的加权“1 V m”SVM高光谱影像分类算法
【摘 要】
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根据支持向量机(SVM)的计算理论,结合高光谱影像的数据特点,利用最近点算法(NPA)求两类最优超平面,为每类设立一个合理的权指标,提出了基于NPA的加权"1 V m"SVM算法来实现高光谱遥感影像多分类,降低了计算的复杂度和计算量,提高了SVM高光谱遥感影像分类的可操作性和分类效率。
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079
【出 处】
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武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2009年12期
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