【摘 要】
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将Naive Bayesian Classifier(简单贝叶斯网络分类器)用于遥感影像的分类,并对其主要问题如特征选择和后验概率推理等展开研究。使用K2结构学习算法选出具有类别可分性的波段,进一步利用互信息测试对遥感波段之间的相关性做分析,去除冗余信息。特征(波段)的条件独立性假设简化了联合概率的计算,以较小的计算代价获得后验概率。在此基础上,将Naive Bayesian Classifier
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将Naive Bayesian Classifier(简单贝叶斯网络分类器)用于遥感影像的分类,并对其主要问题如特征选择和后验概率推理等展开研究。使用K2结构学习算法选出具有类别可分性的波段,进一步利用互信息测试对遥感波段之间的相关性做分析,去除冗余信息。特征(波段)的条件独立性假设简化了联合概率的计算,以较小的计算代价获得后验概率。在此基础上,将Naive Bayesian Classifier用于多光谱和高光谱影像的分类,获得很好的性能和相当高的稳健性。
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