一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法-智能系统学报.pdf

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2017-09-04 发布于天津
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第卷第期智能系统学报年月一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法赵春晖陈万海万建哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨摘要支持向量机是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法用于解决二类分类问题如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法并在分类算法基础上提出一种二次分类的方法改良了惩罚因子提高了不易分的类别之间的可分程度通过对超光谱图像进行分类实验结果表明该方法具有较高的分类精度关键词支持向量机二次分类多类支持向量机中图分类号文献标识码文

第 3 卷第 1 期　　　　　　　　　　　　　　智　能　系　统　学　报　　　　　　　　　　　　Vol . 3 №. 1 2008 年 2 月　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Feb . 2008 CAA I Tran saction s on Int elligent Sy st em s 一种改进的多类支持