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隋克林

作品数：1 被引量：4H指数：1
供职机构：武汉大学遥感信息工程学院更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：天文地球更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇天文地球

主题

  • 1篇影像分类
  • 1篇孔径雷达
  • 1篇雷达
  • 1篇极化
  • 1篇极化SAR
  • 1篇极化合成孔径...
  • 1篇合成孔径
  • 1篇合成孔径雷达
  • 1篇LSSVM

机构

  • 1篇武汉大学
  • 1篇中国电子科技...

作者

  • 1篇余洁
  • 1篇张中山
  • 1篇孟云闪
  • 1篇隋克林
  • 1篇刘利敏

传媒

  • 1篇地理空间信息

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
LSSVM算法在极化SAR影像分类中的应用被引量：4
2012年
最小二乘支持向量机(LSSVM)是针对标准支持向量机(SVM)算法训练时间长的问题而提出的一种改进算法。针对SVM算法在极化SAR影像分类时存在效率较低的问题,以目标分解理论为基础,对LSSVM算法应用于极化SAR影像分类的有效性进行了研究。结果表明,对于极化SAR影像分类,LSSVM算法与SVM算法的分类精度相当,但时间效率远优于SVM算法,并且对参数的调整也具有更好的稳定性,同时泛化能力良好。
孟云闪余洁刘利敏张中山隋克林
关键词：极化合成孔径雷达LSSVM
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共1页<1>
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