路婷婷
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 最小二乘支持向量机的两点改进被引量：1
- 2015年
- 最小二乘支持向量机以其较好的性能得到了广泛应用,但仍存在2点不足:一方面,最小二乘支持向量机将所有训练样本都作为支持向量参与未知样本的分类,导致该算法在泛化过程中处理速度较慢;另一方面,最小二乘支持向量机主要利用光谱数据进行训练和分类,忽略了对地物空间信息的挖掘,影响了分类精度。为此,提出一种基于库伦引力模型的样本缩减策略,在此基础上将分类结果与基于空间信息的分类器相融合,由此产生的新分类器可以有效解决以上两方面的问题。实验表明了新分类模型在分类精度与速度方面的优势。
- 王立国赵亮石瑶路婷婷
- 关键词：支持向量机马尔科夫随机场空间信息
- 结合经验模态分解和Gabor滤波的高光谱图像分类被引量：6
- 2016年
- 针对传统实施于原始数据空间的纹理提取方法的不足,采用经验模态分解理论提取高光谱图像中空间结构明显的固有模态分量,并在提取出的分量上进行Gabor滤波操作,将传统纹理提取方式转移到变换域上进行,提出了一种基于二维经验模态分解融合空间信息的高精度纹理提取算法。对两个数据集进行仿真实验,实验结果表明改进算法有效地提高了高光谱图像分类精度且抗噪性能良好,提出算法性能明显优于传统Gabor-PCA算法,能够更大程度挖掘高光谱图像空间信息。
- 王立国宛宇美路婷婷杨月霜
- 关键词：高光谱图像图像分类空间信息经验模态分解GABOR滤波
- LSTSVM的样本缩减与空间信息融合方法被引量：2
- 2015年
- 针对最小二乘孪生支持向量机(STSVM,least squares twin support vector machines)分类效率低的不足,在一对余(1-a-r)多分类器的基础上,提出一种基于样本缩减(SR)的LSTSVM(SRLSTSVM)分类算法。在核空间中通过距离计算,选出对分类超平面起决定作用的样本点,用于分类器的训练;与此同时,为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息,通过主成分分析(PCA)和二维Gabor滤波获取像元的纹理特征,将高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息在图像层进行融合用于分类。实验证明,本文提出的SR算法可以在不影响分类精度的基础上大大提高LSTSVM的分类效率,且结合空间信息后的LSTSVM的总体分类精度也有明显提高。
- 王立国路婷婷宛宇美郝思媛
- 关键词：高光谱遥感图像GABOR滤波
