中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCF1208)
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
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- 相关机构：哈尔滨工程大学马里兰大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新型高光谱实时异常检测算法被引量：8
- 2015年
- 异常检测是高光谱遥感技术应用的一个重要方向.然而随着高光谱数据量的增大,实时处理成为高光谱异常检测方法所面临的主要问题.基于此,文中提出了一种新型的高光谱图像实时异常检测方法.随着数据的实时下行传输,该异常算子仅仅利用了待检测像元之前已获取的所有像元信息,而并没有用到尚未获取的像元信息,使得数据边传输边处理成为可能;同时,利用卡尔曼滤波器的递归思想,用Woodbury引理从上一时刻的状态更新目前信息,避免了重新计算历史信息及存储所有像元,在大大缩短算法运行时间的同时,大大降低了所需的存储空间.接收机特性曲线显示,与传统异常检测算法相比,这种新型实时算法可获得几乎相同的检测精度.在不影响检测效果的前提下,时间复杂度曲线和算子运行时间可显示提出算法的时效性.与此同时,提出的的状态更新公式不需要重新计算已有像元信息,因此只需两个存储单元存储前一时刻的状态(协方差矩阵或相关矩阵)以及当前的新像元信息,从而大大降低了算法所需的存储空间.
- 赵春晖王玉磊李晓慧
- 基于蒙特卡罗特征降维算法的小样本高光谱图像分类被引量：9
- 2013年
- 高光谱图像分类是高光谱数据分析的重要研究内容.相关向量机由于不受梅西定理的限制、不需要设置惩罚因子等优势受到广泛关注.由于高光谱数据具有较高的维数,当训练样本较少时,高光谱数据的分类精度受到严重的影响.通常解决这种现象的办法是对原数据进行特征降维处理,然而多数基于filter模型的特征选择算法无法直接给出最优特征选择个数.为此提出利用蒙特卡罗随机实验可以对特征参量进行统计估计的特性,计算高光谱图像的最优降维特征数,并与相关向量机结合,对降维后的数据进行分类.实验结果表明了使用蒙特卡罗算法求解降维波段数的可靠性.相比较原始未降维数据,降维后的高光谱图像分类精度有较大幅度的提高.
- 赵春晖齐滨Eunseog Youn
- 关键词：相关向量机
