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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于判别信息极限学习机的高光谱遥感图像分类
作者姓名:
杨伊
闫德勤
张海英
楚永贺
作者单位:
辽宁师范大学 计算机与信息技术学院,辽宁 大连 116081
摘 要:
极限学习机(ELM)以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用,然而在高光谱遥感图像分类中,极限学习机算法不能较好地利用数据蕴含的判别信息,限制了ELM的分类性能。为此,提出一种基于判别信息极限学习机(IELM),IELM继承了极限学习机的优势,并在一定程度上解决了极限学习机在有限高光谱遥感图像数据样本中学习不充分的问题。高光谱遥感图像分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。
关 键 词:
极限学习机
模式识别
高光谱遥感图像
判别信息
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