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《解放军信息工程大学》 2009年
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基于支持向量机的高光谱图像分类方法研究

阳庆  
【摘要】:高光谱图像处理的一个基本内容是地物目标分类。在实际应用中,训练样本数量总是有限的。统计学习理论第一次系统地研究了样本有限情况下的机器学习问题,并提出了一种通用机器学习方法——支持向量机(SVM)。本文将SVM用于高光谱图像分类,主要的工作体现在以下四个方面: 1、系统总结了经验风险最小化原则、结构风险最小化原则、凸二次规划问题和核函数映射等关键理论和基础知识,论述了目前常用的SVM实现技术。 2、通过实验分析了核函数与模型参数(包括核参数和误差惩罚因子)对SVM分类算法的影响,介绍了基于距离和基于角度的核参数性能指标,并在此基础上衍生出两种模型参数选取方法——基于距离和基于角度的核参数搜索算法。通过实验分析,表明核参数搜索算法比常用的模型参数的选取方法(网格搜索法、遗传算法)搜索速度更快且结果较好。 3、剖析了高光谱图像数据的特性和传统的分类方法面临的主要问题,系统地介绍和分析了现有的多类SVM分类方法,讨论了SVM高光谱分类的影响因素。用多类SVM分类方法和传统分类方法对高光谱图像进行分类,实验表明SVM能在有限样本情况下获得比传统方法更好的分类效果。 4、对最小二乘支持向量机(Ls-SVM)、拉格朗日支持向量机(L-SVM)和近似支持向量机(P-SVM)等三种变型SVM算法进行了原理分析。结合P-SVM算法的特点,研究了基于P-SVM的支持向量预选取方法,并将该方法用于两类分类和高光谱图像分类,实验表明基于P-SVM的支持向量预选取的应用加快了SVM的训练速度,同时还保持了标准支持向量机(C-SVM)的推广能力,有较高的实用价值。
【学位授予单位】:解放军信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP751

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