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981.
982.
研究了错误识别对象的概念和特征,并选取七个特征组合建立了错误识别对象的错误逻辑矩阵表达式,讨论了错误识别对象的类型.最后,结合石塑地板产品质检过程,对于所进行检验的每一片石塑地板建立错误识别的对象逻辑矩阵,通过错误函数求错误值,识别错误的石塑地板对象,并根据错误石塑地板对象特征分类,采用相应的消避错方法进行运算和处理. 相似文献
983.
综观各地的中考试题,有关求角度范围、抛物线顶点移动范围及左右平移范围和一次函数中截距的取值范围等问题在试题中频繁出现,如一颗颗璀璨的明珠跃然纸上,十分耀眼.这类问题覆盖的知识面很广,涉及代数式、方程、不等式、函数、几何图形等许多知识,渗透了许多重 相似文献
984.
半监督学习是人工智能领域一个重要的研究内容;在半监督学习中,如何有效利用未标记样本来提高分类器的泛化性能,是机器学习研究的热点和难点;主动学习可解决未标记样本有效利用的问题,将主动学习引入到半监督分类中,并改进贝叶斯算法,提出了一种基于改进贝叶斯算法的主动学习与半监督学习结合算法;实验结果表明,该方法取得了较好的分类效果。 相似文献
985.
986.
987.
Many remote sensing image classifiers are limited in their ability to combine spectral features with spatial features.Multi-kernel classifiers,however,are capable of integrating spectral features with spatial or structural features using multiple kernels and summing them for final outputs.Using a support vector machine(SVM) as classifier,different multi-kernel classifiers are constructed and tested using 64-band Operational Modular Imaging Spectrometer II hyperspectral image of Changping Area,Beijing City.Results show that by integrating spectral and wavelet texture information,multi-kernel SVM classifiers can obtain more accurate classification results than sole-kernel SVM classifiers and cross-information SVM kernel classifiers.Moreover,when the multi-kernel SVM classifier is used,the combination of the first four principal components from principal component analysis and wavelet texture provides the highest accuracy(97.06%).Multi-kernel SVM is therefore an effective approach to improve the accuracy of hyperspectral image classification and to expand possibilities for remote sensing image interpretation and application. 相似文献
988.
HUANG Shao-dong XU Wei-heng XIONG Yuan WU Chao DAI Fei XU Hai-feng WANG Lei-guang KOU Wei-li 《光谱学与光谱分析》2021,41(8):2565-2571
云南茶园主要分布于山区,往往与其他地物混合,破碎化程度高,给基于遥感的高精度茶园提取带来困难。破碎化山地茶园的遥感识别能力有待进一步提高。以西双版纳北部及普洱市南部山区为研究区,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,基于易康(eCognition9.0)软件,采用多尺度分割(MRS)方法对影像进行分割,并通过ED3Modified评估影像的最优分割尺度。首先构造了包括14个光谱特征、6个纹理特征和3个空间特征的23维初始特征,通过计算样本的分离度对分类特征空间进行优化,确定了16维最优特征空间。然后应用面向对象的监督分类方法[贝叶斯(Bayes)、决策树5.0(DT5.0)及随机森林(RF)]对研究区茶园进行提取。采用实地调查样点和随机点结合的方法对提取结果进行精度验证,并比较了不同分类方法的茶园提取精度。面向对象的监督分类[多分类(茶园、森林、农田、不透水层、水体)]结果的总体精度(OA)和Kappa系数分别为(Bayes: 87.73%, 0.70),(DT: 88.52%, 0.72),(RF: 91.23%, 0.78)。三种分类方法对茶园提取的生产者精度(PA)和使用者精度(UA)分别为(Bayes: 67.23%, 75.33%),(DT: 68.84%, 83.83%),(RF: 70.54%, 87.13%);相比于面向对象的RF多分类,面向对象RF二分类(茶园、其他地物)OA和Kappa系数分别提高了3.24%和0.07,茶园提取的PA与UA分别提高了5.99%和5.61%;相较于仅利用光谱特征的基于像元的RF多分类,面向对象的RF二分类OA与Kappa系数分别提高了23.32%和0.27,茶园提取PA与UA分别提高了21.10%和29.03%。结果表明:采用面向对象的监督分类方法在对茶园提取方面有应用潜力,尤其面向对象的RF分类精度更高,二分类相较于多分类对于茶园提取更为精细和准确。该方法对于复杂、破碎山地茶园提取精度较高,能够满足基于高空间分辨率多光谱影像的茶园精细化识别应用需求。 相似文献
989.
血痕的种属鉴别在刑事技术和检验检疫等领域有重要的实践意义,拉曼光谱技术为血痕种属鉴别提供了思路。实验采集人血及猪、鸡、鸭、牛、鼠5种动物的血样并获取其拉曼光谱,采用Savitzky-Golay方法平滑降噪,airPLS方法进行基线校正,选取100~1 700 cm-1波段进行实验。训练集有600组数据,测试集有300组拉曼光谱数据。第一部分实验对比了PLS-DA,LDA,PCA+LDA,SVM和PCA+SVM等方法,测试集准确率分别为84.0%,49.3%,78%,83.0%和85.7%,验证了降维算法结合SVM分类器的有效性。第二部分采用互信息算法、遗传算法和等间隔组合三种波段选择算法,结合SVM分类器做对比实验,结果显示互信息结合SVM算法的分类准确率最优,在选择波段数为50时,测试集准确率达到86.0%。在波段选择数为300时,三种波段选择算法结合SVM分类器的准确率都达到93%左右,大幅高于传统分类方法。实验结果表明,采用波段选择算法进行光谱降维,可以有效的提高算法的准确率和鲁棒性,同时使拉曼光谱种属鉴定的可解释性更强。波段选择算法确定了血痕鉴别的关键波段位置,对设计用于执法的便携式拉曼系统也有重要意义。 相似文献
990.
目前比较成熟的高光谱成像手段有卫星遥感和航空成像技术,这两种成像方式侦察时间大致相同,入射光方向基本一致,因而地物的光谱曲线比较固定;在陆基条件下,地物的光谱曲线受成像环境的影响凸显,因此应该对适用于陆基条件下的高光谱图像分类方法进行研究。在陆基高光谱图像中,对每个地物进行类型以及种类的判别有利于后续对目标的识别和处理,不同于传统遥感图像分类,陆基条件下的高光谱图像目标分类训练样本不仅较难获得,并且在陆基条件下的高光谱图像中,训练样本之间的相关性随着目标类型、探测器参数以及成像环境等因素时刻发生变化。基于稀疏性表示的分类方法已经被广泛应用于处理图像问题以及各种机器视觉问题。对于陆基高光谱图像来说,基于固定范数约束的稀疏编码策略无法适应陆基条件下高光谱成像多变的环境,而自适应稀疏表示可以根据样本相关性自适应的调节范数约束,相关系数可以提高图像中的破坏因素(阴影、噪声点等)的识别精度。通过引入正则化参数,融合了自适应稀疏表示和相关系数,提出了一种新的高光谱图像分类方法。为了验证所提方法的有效性,分别在绿色植被背景和荒漠背景中设置伪装物,通过不同的分类方法对图像进行分类,实验结果表明,不管是分类精度还是分类一致性,该方法都有明显的优势,可以应用于陆基条件下的高光谱图像分类,为目标分类提供了理论基础。 相似文献