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oe1(光电查) - 科学论文

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  • MCK-ELM：用于高光谱图像的多复合核极限学习机

    摘要： 多种核学习（MKL）方法对提升分类性能具有重要影响。此外，复合核（CK）方法因能利用上下文信息，在高光谱图像分析方面展现出强大能力。本研究旨在无需人工调整核系数的情况下，自主聚合复合核与多种核。通过多重核极限学习机实现预定义核函数的凸组合，从而摒弃标准MKL的复杂优化过程，并发挥多类分类的优势。为构建混合核场景，将不同类型核函数纳入多种核框架。所提方法在具有真实标签的帕维亚大学、印度松和萨利纳斯高光谱数据集上进行验证。采用高斯核、多项式核和具有不同参数的对数核函数构建多个复合核，随后将所得结果与当前先进的标准机器学习方法、MKL及CK方法进行对比展示。

    关键词： 多核学习、复合核、混合核、极限学习机、高光谱图像

    更新于2025-09-23 04:36:11

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 一种用于遥感场景分类的新型多核学习框架

    摘要： 本文提出了一种基于表征分类的新型多核学习框架（MKL-RC）用于遥感图像场景分类。与现有方法通常通过优化算法从预定义基核中贪婪地学习最优组合核（虽性能较优但计算耗时）不同，本方法采用基于表征分类的方式，其特点在于同时进行多特征与多核学习。在两个真实遥感场景数据集上的实验结果表明，所提方法性能优于当前最先进的分类方法。

    关键词： 基于表示的分类、多核学习（MKL）、扩展多属性剖面、遥感场景分类

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [2018年第三届IEEE图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 重庆（2018年6月27日-29日）] 2018年第三届IEEE图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 基于单演特征与多核学习的红外目标识别

    摘要： 红外目标识别是图像处理与计算机视觉领域的重要分支。本文提出一种基于单演特征与多核学习的新型红外目标识别方法：首先，所提特征主要源于单演信号理论，该方法通过单演信号同时获取具有紧支撑特性的光谱信息与空间定位能力，验证了其在红外目标识别中的适用性；其次采用主成分分析降低单演特征的维度；随后在多核学习框架中自适应融合降维后的单演特征；最终设计多核学习支持向量机分类器实现红外目标识别。实验结果表明，该方法能有效提升红外目标识别性能。

    关键词： 目标识别、单演特征、红外、多核学习

    更新于2025-09-04 15:30:14