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[IEEE 2018年第三届计算机科学与工程国际会议(UBMK) - 波黑萨拉热窝(2018年9月20日至23日)] 2018年第三届计算机科学与工程国际会议(UBMK) - 基于降维极限学习机的高光谱图像分类

DOI：10.1109/UBMK.2018.8566604 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 在高光谱图像分类中，基于核的方法已显示出良好的效果。但图像中过多的训练或测试数据会增加核计算的计算时间和内存需求。可与核方法配合使用的极限学习机同样存在核计算的相同要求。本研究采用降维核极限学习机（RKELM）从计算时间和内存方面进行了改进。通过性能表格和时间信息表格，将获得的结果与核极限学习机（KELM）进行了对比展示。
作者： Ibrahim Onur Sigirci，Gokhan Bilgin
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

与核极限学习机（KELM）相比，采用降维核极限学习机（RKELM）对高光谱图像进行分类可缩短计算时间并降低内存需求。

研究成果

RKELM在计算时间上实现了显著提升（比KELM快约10倍），但以精度为代价。该算法适用于对速度和内存效率要求较高的应用场景，尽管性能略有下降。未来工作可探索最优子集选择方法及其在其他数据集上的应用。

研究不足

与全核方法（KELM）相比，降维核方法（RKELM）的准确率较低，在CNi=50时最大损失达1.824%。由于采用子集进行表征，这一结果是预期之中的。本研究仅限于单一数据集和特定参数（例如子集大小固定为训练数据的10%）。

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