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基于均值滤波的内核极限学习机的高光谱监督分类
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文件大小: 273kb
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上传时间: 2021-03-29
详细说明：摘要—极限学习机（ELM）是单隐藏层神经网络，并且比传统的神经网络具有更快的学习速度。 然而，内核ELM（KELM）由于其鲁棒性而越来越受到高光谱图像（HSI）分类的关注。 KELM中广泛使用的RBF内核在高光谱图像（HSI）分类中取得了令人满意的分类性能，但是并未考虑高光谱图像的基本数据结构。 在本文中，我们通过将平均滤波（MF）内核合并到KELM模型中，提出了一种新颖的光谱空间KELM方法，该方法可以正确地计算内核空间中空间相邻像素的平均值。 在真实的高光谱数据集上的实验结果表明，该方法在HSI监督分类中的计算效率和分类精度方面均优于其他基于核的KELM方法。
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