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支持向量机和模糊理论在遥感图像分类中的应用  
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【英文题名】 Application of Support Vector Machine and Fuzzy Theory for Remote Sensing Image Classification
【作者】 许磊;
【导师】 李朝峰;
【学位授予单位】 江南大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2006
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 江南大学
【网络出版投稿时间】 2006-12-13
【关键词】 支持向量机; 模糊支持向量机; 模糊隶属度; 边缘效应; 决策树; 类距离; 遥感图像分类;
【英文关键词】 Support Vector Machines; Fuzzy Support Vector Machines; Fuzzy Membership Degree; Edge-effect; Decision Tree; Class-distance; Remote Sensing Image Classification;
【中文摘要】 遥感图像分类是遥感应用中的最核心技术之一,快速、高精度的遥感图像分类算法是实现各种实际应用的前提。传统的模式分类方法以经验风险最小化为归纳原则,只有当样本数趋于无穷时,其性能才能达到理论上的最优。然而在遥感图像分类中,训练样本通常是有限的。本文借助支持向量机方法在小样本、非线性及高维特征空间中具有良好的分类性能,针对遥感图像分类的特点,对支持向量机方法及其在遥感图像分类中的应用进行了深入地研究,主要工作包括: (1)对现有的支持向量机训练算法进行了讨论,对支持向量机的二次优化算法进行了研究,并选择次序最小优化算法作为二次优化算法。 (2)对支持向量机的多值分类算法进行了深入研究,深入讨论了一对一SVM多类分类器、一对多SVM多类分类器在遥感图像分类中的应用,并对一对一SVM多类分类器产生的混分样本、一对多SVM多类分类器产生的混分样本和漏分样本使用模糊聚类方法进行了模糊后处理,组合分类器有效提高了遥感图像的分类精度。 (3)讨论了二种模糊支持向量机的原理,并对训练过程中引入模糊引子的模糊支持向量机训练算法进行了改...
【英文摘要】 Remote sensing image classification is a key technology in remote sensing applications . Rapid and high-accuracy remote sensing image classification algorithm is the precondition of kinds of practical applications . Traditional pattern classification methods are based on the principle of Experiential Risk Minimization , they can achieve the best result , only when the number of samples approaches infinity . Unfortunately , the number of samples is actually limited and the data dimension is high...
【更新日期】 2007-02-02

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