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HCKBoost：基于极限学习机的混合复合核提升方法用于高光谱图像分类

DOI：10.1016/j.neucom.2019.01.010 期刊：Neurocomputing 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 利用高光谱图像（HSI）分析中的上下文信息是一个重要因素。另一方面，与核方法相关的多重核（MKs）和混合核（HKs）对分类过程具有显著影响。通过复合核（CKs）激活空间信息以及利用MKs和HKs挖掘光谱信息的隐藏特征，在高光谱图像分类中已分别展现出卓越成效。本研究旨在聚合复合核与混合核，采用基于提升法的集成学习器实现高精度分类。通过预定义核的个体性能加权凸组合构建空间-光谱混合核，并按特定比例融合这些空间与光谱混合核形成复合核。采用计算快速高效的极限学习机（ELM）分类算法。由于核心目标是构建集成模型时获取最优核函数，与标准多核学习（MKL）方法不同，本方法摒弃复杂优化流程并支持多类分类。使用具有真实地物标签的帕维亚大学、印度松和萨利纳斯高光谱数据集进行仿真，通过高斯核、多项式核及对数核函数（含多组参数）构建杂交复合核（HCK），并将结果与当前最先进的多核学习、复合核、稀疏表示及单核方法进行对比分析。
作者： Ugur Ergul，Gokhan Bilgin
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了通过基于提升的集成学习器聚合复合核与混合核，以实现高光谱图像的高分类成功率，同时避免复杂的优化过程并支持多类分类。

研究成果

HCKBoost方法通过集成提升算法和极限学习机，有效融合复合核与混合核，在高光谱图像分类中无需复杂优化即可实现高精度。该方法在总体精度(OA)、平均精度(AA)和Kappa系数(κ)等指标上均优于现有先进方法，且计算效率高。未来工作可进一步优化窗口尺寸并探索更复杂的空间特征。

研究不足

该方法依赖于简单的空间特征提?。ň低臣疲?，可能并非适用于所有高光谱图像；窗口大小需根据数据集进行调整。计算复杂度随集成规模增大而增加，且精度与时间之间存在权衡。该方案仅在特定数据集上测试，可能无法推广至所有高光谱图像类型。

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