凸组合核函数的支持向量机高光谱图像分类

发布时间：2017-08-06 16:16

  本文关键词：凸组合核函数的支持向量机高光谱图像分类

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【摘要】：支持向量机的高光谱图像分类中,单核函数存在局限性。为了提高分类器的分类精度和支持向量机模型的泛化能力,利用高斯径向基核和多层感知核进行凸组合构造复合核函数支持向量机,证明了该函数满足作为核函数的判决Mercer条件,并进一步将凸组合核函数支持向量机应用到高光谱图像分类中,完成了建模和实验验证。实验结果表明,凸组合核函数具有较好的鲁棒性,且该类支持向量机的分类精度和KAPPA系数较单核SVM均得到了有效的提高,是一种解决多分类问题行之有效的分类器。
【作者单位】： 电子工程学院;
【关键词】： 高光谱图像 支持向量机 核函数 凸组合
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61179036,No.61201379)资助
【分类号】：TP751;TP18
【正文快照】： 1引言高光谱图像具有光谱分辨率高,图谱合一的优点,依据目标光谱维和空间维特征实现图像的识别和分类,在民/军用领域都有着广泛应用。但在高光谱图像的分类识别方面也存在一定的困难,如Hughes现象;因波段多、波段间相关性高而导致的所需训练样本数增多[1],进而导致训练样本不

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本文编号：630545