陈玲慧
- 作品数：17 被引量：19H指数：2
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- 基于遗传蜂群算法的高光谱遥感影像波段选择方法
- 本发明公开了一种基于遗传蜂群算法的高光谱遥感影像波段选择方法，分类精度高，显著改善了高光谱遥感影像波段选择方法的分类精度，且分类性能较遗传算法、蚁群算法和人工蜂群算法相比，有着明显优势。遗传算法具有较强的全局搜索能力而收...
- 高红民杨耀陈玲慧李臣明樊悦张振高金珠徐枫闵海彬李晓静黄昌运
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- 一种基于博弈论的多目标高光谱遥感影像波段选择方法
- 本发明公开了一种基于博弈论的多目标高光谱遥感影像波段选择方法，首先对高光谱遥感影像进行子空间划分，每个子空间选择一定数目的波段组合成波段组合解作为进化算法的初始种群个体，然后计算种群个体信息熵和B距离，把算法的迭代看作是...
- 高红民李臣明王艳史宇清陈玲慧
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- 一种应用于高光谱图像处理的非负矩阵分解方法
- 本发明公开一种基于稀疏性和相关性约束的非负矩阵分解方法(Non‑negative Matrix Factorization，NMF)，并将该方法应用到高光谱遥感图像的混合像元分解的处理中。此方法最终将把给定的非负矩阵V<...
- 高红民李臣明王艳谢科伟陈玲慧史宇清
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- 一种应用神经网络敏感性分析的高光谱影像波段选择方法
- 本发明公开了一种应用神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像波段选择方法，首先使用子空间划分方法来预选一些相关性弱的波段组合，根据预选地物类型和原始地物信息确定训练样本和测试样本，确定BP神经网络拓补结构，然后采用差分进化算法...
- 李臣明高红民王艳陈玲慧史宇清何振宇
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- 一种遥感图像目标识别方法
- 本发明公开一种遥感图像目标识别方法。包括以下步骤：首先选取典型类别目标的遥感图像构建训练集；接着从训练集中分别提取目标图像的尺度不变特征转换(简称“SIFT”)特征；然后利用谱聚类算法生成视觉词典；再用局部加权向量化的方...
- 高红民杨耀李臣明樊悦陈玲慧黄昌运闵海彬张振李雪琨陆迎曙
- 一种应用神经网络敏感性分析的高光谱影像波段选择方法
- 本发明公开了一种应用神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像波段选择方法，首先使用子空间划分方法来预选一些相关性弱的波段组合，根据预选地物类型和原始地物信息确定训练样本和测试样本，确定BP神经网络拓补结构，然后采用差分进化算法...
- 李臣明高红民王艳陈玲慧史宇清何振宇
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- 一种遥感图像目标识别方法
- 本发明公开一种遥感图像目标识别方法。包括以下步骤：首先选取典型类别目标的遥感图像构建训练集；接着从训练集中分别提取目标图像的尺度不变特征转换(简称“SIFT”)特征；然后利用谱聚类算法生成视觉词典；再用局部加权向量化的方...
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- 一种基于SIFT‑LPP的高光谱遥感影像特征提取方法
- 本发明公开了一种基于SIFT‑LPP的高光谱遥感影像特征提取方法，包括以下步骤：S1：找到影像的特征关键点m<Sub>i</Sub>(x,y,σ)；S2：以特征关键点m<Sub>i</Sub>(x,y,σ)为中心，选取4...
- 高红民陈玲慧李臣明杨耀樊悦谢科伟周惠黄昌运李晓静张振
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- 混合编码差分进化粒子群算法及多示例学习的高光谱影像降维与分类被引量：2
- 2015年
- 目的高光谱遥感影像由于其巨大的波段数直接导致信息的高冗余和数据处理的复杂,这不仅带来庞大的计算量,而且会损害分类精度。因此,在对高光谱影像进行处理、分析之前进行降维变得非常必要。分类作为一种重要的获取信息的手段,现有的基于像素点和图斑对象特征辨识地物种类的方法在强噪声干扰训练样本条件下精度偏低,在对象的基础上,将光谱和空间特征相似的对象合并成比其还要大的集合,再按照各个集合的光谱和空间特征进行分类,则不容易受到噪声等因素的干扰。方法提出混合编码差分进化粒子群算法的双种群搜索策略进行降维,基于支持向量机的多示例学习算法作为分类方法,构建封装型降维与分类模型。结果采用AVIRIS影像进行实验,本文算法相比其他相近的分类方法能获得更高的分类精度,达到96.03%,比其他相近方法中最优的像元级的混合编码的分类方法精度高出0.62%。结论在针对强干扰的训练样本条件下,本文算法在降维过程中充分发挥混合编码差分进化算法的优势,分类中训练样本中的噪声可以看做多示例学习中训练包"歧义性"的特定表现形式,有效提高了分类的精度。
- 高红民李臣明王艳谢科伟陈玲慧何振宇
- 关键词：高光谱遥感影像粒子群优化算法差分进化算法多示例学习
- 一种融合图模型及形态模型的SAR图像河道提取方法
- 本发明公开了一种融合图模型及形态模型的SAR图像河道提取方法。首先，采用分段建模的方法形式化描述复杂的河道形态特征；然后，将河道形态模型同基于图模型的图像分割方法结合，建立出一种更加适用于河道区域识别的分割规则；在此基础...
- 高红民李臣明陈玲慧王艳谢科伟李雪琨闵海彬黄昌运王诗逸朱贺
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