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基于非线性核空间映射与人工免疫网络的高光谱遥感图像分类

     

摘要

提出了一种基于非线性核空间映射人工免疫网络的高光谱遥感图像分类算法.根据生物免疫网络基本原理构建了人工免疫网络模型,利用非线性核函数将高光谱训练样本映射到高维空间,完善了人工免疫网络中目标样本核空间相似性分选方法,降低了人工免疫网络识别样本所需的抗体数量,提升了算法的分类精度和运算效率.为了验证算法的有效性,利用两组高光谱遥感数据将多种高光谱分类方法进行了对比实验.实验表明该算法分类精度和算法运算时间上都有较大改善,是一种分类精度更高、运算速度更快的改进型基于人工免疫网络的高光谱遥感图像分类新方法.

著录项

  • 来源
    《红外与毫米波学报》|2014年第3期|289-296|共8页
  • 作者单位

    电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室,安徽合肥230037;

    电子制约技术安徽省重点实验室,安徽合肥230037;

    电子工程学院航天系,安徽合肥230037;

    电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室,安徽合肥230037;

    电子制约技术安徽省重点实验室,安徽合肥230037;

    电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室,安徽合肥230037;

    电子制约技术安徽省重点实验室,安徽合肥230037;

    电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室,安徽合肥230037;

    电子制约技术安徽省重点实验室,安徽合肥230037;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 图像处理方法;
  • 关键词

    高光谱图像; 人工免疫网络; 抗体; 非线性映射; 核空间;

  • 入库时间 2023-07-25 20:02:34

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