| 模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用 |
| 唐守军
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| 2016-11-15
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| 发表期刊 | 内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)
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| ISSN | 1001-8735
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| 卷号 | 45期号:06页码:835-839 |
| 摘要 | 为了提高遥感图像分类精度,提出一种模糊均值聚类(FCM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的遥感图像分类方法(FCM-LSSVM).首先对遥感图像样本进行模糊均值聚类,得到隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵选择遥感图像的训练样本,最后将训练样本输入到最小二乘支持向量机进行学习,并采用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,建立遥感图像分类模型.通过仿真实验对算法性能进行测试,结果表明FCM-LSSVM提高了遥感图像分类效率和分类精度. |
| 关键词 | 遥感图像分类
模糊均值聚类
最小二乘支持向量机
粒子群优化算法
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| URL | 查看原文
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| 收录类别 | 北大核心
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| 语种 | 中文
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| 资助项目 | 广东省高校自然科学基金项目(1420)
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| 原始文献类型 | 学术期刊
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/139940
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| 专题 | 国家开放大学广东分部
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| 作者单位 | 广东开放大学
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| 第一作者单位 | 国家开放大学广东分部
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| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学广东分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
唐守军. 模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用[J].
内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版),2016,45(06):835-839.
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| APA |
唐守军.(2016).模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用.内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版),45(06),835-839.
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| MLA |
唐守军."模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用".内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版) 45.06(2016):835-839.
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