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分段线性光谱分类器的优化算法设计

     

摘要

快速准确地识别污染气体种类是光谱法环境监测技术对分类器的基本要求.分段线性分类器简单、计算量小,可以较好的逼近非线性分界面.文章根据最大化分类间隔的思想,结合分段线性分类器和线性支持向量机,设计了单边分段线性分类器优化算法.对某气体模拟剂光谱的分类实验表明,经过优化算法训练的分段线性分类器可以用较少的超平面逼近非线性分界面,而且得到更高的识别准确率.

著录项

  • 来源
    《光谱学与光谱分析》|2008年第11期|2726-2729|共4页
  • 作者单位

    中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室,安徽,合肥,230031;

    中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室,安徽,合肥,230031;

    中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室,安徽,合肥,230031;

    中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室,安徽,合肥,230031;

    中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室,安徽,合肥,230031;

    中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室,安徽,合肥,230031;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 光谱学;
  • 关键词

    分段线性; 光谱分类器; 优化算法; 线性支持向量机;

  • 入库时间 2022-08-18 02:21:09

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