基于相关向量机的高光谱遥感图像分类研究

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【摘要】

：

高光谱遥感图像凭借其较高的光谱分辨率,超高的光谱信息量以及相邻波段较高的相关性,具有较强的实用性,已成为遥感图像领域的一个研究热点,受到各国专家学者的青睐。相关向量机理论是2001年M.E.Tipping提出的一种新型的基于贝叶斯统计学习框架的有监督机器学习算法,该算法的提出弥补了传统SVM算法的不足。相关向量机通过回归估计获取预测值的概率分布,从而得到一个基于核函数的稀疏解,能够处理回归和分类问

【作者】

：

李斌

【机构】

：

北方民族大学

【发表日期】

：

2016年01期

【关键词】

：

相关向量机高光谱遥感图象分类降维主成分分析法线性判别分析法

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