Graduate Institute of Educational Information and Measurement National Taichung University of Education Taichung Taiwan;
Kernel; Training; Support vector machines; Hyperspectral imaging; Nickel; Probability distribution; Image classification;
机译:基于SVM的集成分类的非均匀随机特征选择和核密度评分用于高光谱图像分析
机译:基于核的基于RBF核的SVM特征选择方法用于高光谱图像分类
机译:非监督子空间特征传递的高光谱图像大地测量流核支持向量机
机译:基于Hyperspectral Image分类的内核特征重要性的基于随机子空间的多个SVMS
机译:卡尔曼滤波和子空间投影方法对多光谱和高光谱图像进行分类。
机译:基于近红外高光谱成像和特征选择的单玉米内核的Aflatoxin B1浓度的分类
机译:基于增强的随机特征 - 子空间的合奏CNN,用于实施超光谱图像分类