局部信息保持极限学习机的遥感图像分类

极限学习机ELM(Extreme learning machine)以其简单快速和良好的泛化能力在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。近年来,研究人员将其应用到高光谱遥感图像分类问题中。然而,由于数据样本有限,极限学习机及其相关技术在遥感图像中存在数据学习不充分的问题。流形学习算法揭示了数据内在的几何结构信息。根据遥感图像的特点,基于流形学习的思想,将遥感图像数据样本的流行结构引入到ELM模型中,提出一种基于局部信息保持极限学习机LPKELM(locality information preserving extreme learning machine)。为了验证所提算法的有效性,使用两个高光谱遥感图像数据集进行实验。实验结果表明,LPKELM的分类性能优于SVM、KELM、KCRT-CK和MLR算法。     

基于K型支持向量机的遥感图像分类新算法

为了提高遥感图像的分类精度和识别速度,提出了一种基于K型支持向量机（SVM）的遥感图像分类新算法,该算法将灰度共生矩阵提取的纹理特征与光谱特征相结合进行分类。对两组Landsat ETM+数据进行分类仿真实验,结果表明,在多光谱遥感图像的分类中,新算法提高了分类效率、分类精度和泛化能力,K型SVM是一种优于径向基函数SVM的分类器。     

基于SVM动态集成的高光谱遥感图像分类

在Bagging支持向量机(SVM)的基础上,将动态分类器集选择技术用于SVM的集成学习,研究了SVM动态集成在高光谱遥感图像分类中的应用。结合高光谱数据特性,通过随机选取特征子空间和反馈学习改进了Bagging SVM方法;通过引进加性复合距离改善了K近邻局部空间的计算方法;通过将错分的训练样本添加到验证集增强了验证集样本的代表性。实验结果表明,与单个优化的SVM和其他常见的SVM集成方法相比,改进后的SVM动态集成分类精度最高,能有效地提高高光谱遥感图像的分类精度。     

综合纹理特征的高光谱遥感图像分类方法

提出了一种基于Gabor滤波的高光谱遥感图像支持向量机(SVM)分类方法,通过将Gabor滤波器组产生的纹理特征引入SVM分类,不仅充分利用了SVM适于解决高维数据分类问题的优势,而且在分类过程中实现了空间结构信息和光谱信息的综合使用,有效利用了高光谱图像“图谱合一”的特性.采用中科院上海技术物理研究所研制的模块化成像光谱仪OMIS (operative modular imaging spectrometry)真实数据进行的实验,实验结果表明,该方法提高了分类效果,分类结果更具有空间连贯性,并且能有效地克服噪声的影响.     

基于光谱相似尺度的支持向量机遥感土地利用分类

提出一种基于光谱相似尺度( spectral similarity scale, SSS ) 的支持向量机( support vector machines, SVM) 遥感土地分类新方法, 该方法选择莆田市作为遥感土地利用分类典型研究区, 利用该区域的Landsat7 ETM 遥感影像结合地面实况调查数据, 从图像上选取少量具有代表性的样本点的光谱作为参考光谱, 利用SSS 方法提取训练样本, 然后应用SVM 算法进行遥感土地利用分类, 并将分类结果与最大似然分类算法( MLC) 相比较, 实验结果表明分类精度上有了很大的提高。     

基于SSAE深度学习特征表示的高光谱遥感图像分类方法

针对遥感图像中高光谱数据的分类问题,提出一种基于堆叠稀疏自动编码器(SSAE)深度学习特征表示的高光谱遥感图像分类方法。首先,将光谱数据样本进行预处理和归一化。然后,将其输入到SSAE中进行特征表示学习,并通过网格搜索来获得最优网络参数,以此获得有效的特征表示。最后通过支持向量机(SVM)分类器对输入图像特征进行分类,最终实现遥感图像中像素的分类。在两个标准数据集上的实验结果表明,该方法能够实现准确的高光谱地物分类。     

蝙蝠算法优化极限学习机的滚动轴承故障分类

针对传统智能故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种启发式搜索算法——蝙蝠算法(BA)优化极限学习机(ELM)的方法,利用ELM构建滚动轴承故障诊断分类模型。首先采用滚动轴承振动信号的五种代表性时域无量纲指标作为诊断模型输入特征,然后,利用蝙蝠算法的全局寻优能力对ELM模型的参数进行优化,获取最优输入权重和隐含层偏置的ELM分类模型,最后采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集验证算法诊断效果。实验结果表明：该方法可以有效地对滚动轴承不同故障状态进行识别,与BP神经网络、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)方法比较,所提出的方法能够提高故障诊断准确率,达到99.17%。     

基于流形正则化极限学习机的语种识别系统

支持向量机 (Support vector machine, SVM) 在语种识别中已经起到了重要的作用.近些年来,极限学习机 (Extreme learning machine, ELM) 在很多领域取得了成功的应用.相比于 SVM, ELM 最大的优点在于极易实现、训练速度快,而且通常可以取得与 SVM 相近甚至优于 SVM 的识别性能. 鉴于 ELM 这些优异的特点,本文将 ELM 引入到语种识别中,并针对 ELM 由于随机初始化模型参 数所带来的潜在问题,提出了流形正则化极限学习机 (Manifold regularized extreme learning machine, MRELM) 算法.实验结果表明,在高斯超矢量(Gaussian supervector, GSV)特征空间上,相对于 SVM 基线系统,该算法对30秒语音的识别性能有明显的提升. 同时该算法也可以成功地应用到 i-vector 特征空间中,取得与当前主流的打分算法相近的识别性能.     

粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵检测算法

针对网络入侵数据量大、属性冗余及属性之间线性相关导致分类算法计算速度慢、准确度不高等问题,提出一种改进粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵分类算法。对训练集采用粗糙集正域和分辨矩阵相结合的方法获得属性核,筛选出只有属性核的数据集得到无冗余属性的特征集合;使用极限学习机(ELM)作为分类模型进行分类,使用支持向量机(SVM)、神经网络、极限学习机比较证明提出方法的有效性,为网络入侵检测提供一种新的解决方法。     

超光谱遥感图像有监督LPP特征提取研究

在局部保留投影(LPP)特征提取算法的基础上,利用样本标签信息提出了一种有监督的局部保留投影算法(SPLPP),该算法的邻接图的权值不仅考虑了LPP算法中的相似性权值,而且加入了监督类的相关权值。SPLPP算法主要步骤是先用PCA去除高维超光谱遥感图像的冗余信息,再把监督机制引入到LPP中,实现图像的特征提取,将高维超光谱遥感图像投影到低维空间中,利于分类。应用SPLPP算法对高维的遥感原始超光谱图像进行特征提取后,利用支持向量机(SVM)和最近邻分类器(KNN)对降维后的遥感图像数据进行分类;并与PCA、LPP、LDA等特征提取算法进行了比较实验。实验表明:结合了LPP局部信息保留能力和全域标签信息的SPLPP算法,有更好的局部信息保留能力和类判别能力,使分类器分类精度更高,分类效果更好。     

极限学习机在岩性识别中的应用

基于传统支持向量机(SVM)训练速度慢、参数选择难等问题,提出了基于极限学习机(ELM)的岩性识别.该算法是一种新的单隐层前馈神经网络(SLFNs)学习算法,不但可以简化参数选择过程,而且可以提高网络的训练速度.在确定了最优参数的基础上,建立了ELM的岩性分类模型,并且将ELM的分类结果与SVM进行对比.实验结果表明,ELM以较少的神经元个数获得与SVM相当的分类正确率,并且ELM参数选择比SVM简便,有效降低了训练速度,表明了ELM应用于岩性识别的可行性和算法的有效性.     

基于多源信息的TM遥感图像计算机分类

本文以榆林市城区及其周边范围为实验区,以TM遥感图像的第一主成分纹理信息、归一化植被指数和MNF变换得到的四个波段为数据源,采用支持向量机方法进行分类,并与最大似然法分类和单纯利用光谱信息的基于SVM分类结果进行比较.试验结果表明,将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类;和传统的分类方法相比,采用支持向量机技术.使用光谱与纹理特征结合的分类方法可以获得更高的分类精度.     

基于分割区域及特征相似度的玉米田遥感图像分类方法

针对遥感图像中玉米田目标光谱复杂,同物异谱现象严重导致分类结果差的问题, 提出一种基于分割区域及特征相似度的玉米田遥感图像分类方法。首先利用主成分分析法(PCA) 对多光谱和高分辨全色融合图像进行第一主成分提取,以获得包含丰富图像信息的单色图像I; 对I 进行分水岭分割,得到一幅过分割目标区域图;构建由纹理、亮度及轮廓特征相似度组成 的特征组;最后基于随机森林原理,利用构建的特征组对玉米目标进行提取。用高分一号卫星 数据进行实验,并与支持向量机方法(SVM)、神经网络算法和最大似然算法进行了比较分析, 实验表明,该方法的分类精度优于其他算法。     

SVM在多源遥感图像分类中的应用研究

在利用遥感图像进行土地利用/覆盖分类过程中,可采用以下两种途径来提高分类精度:一是通过增加有利于分类的数据源,引入地理辅助数据和归一化植被指数(NDVI)来进行多源信息融合;二是选择更好的分类方法,例如支持向量机(SVM)学习方法,由于该方法克服了最大似然法和神经网络的弱点,非常适合高维、复杂的小样本多源数据的分类。为了提高多源遥感图像分类的精度,还研究了支持向量机在遥感图像分类中模型的选择,包括多类模型和核函数的选择。分类结果表明,支持向量机比传统的分类方法具有更高的精度,尤其是基于径向基核函数和一对一多类方法的支持向量机模型更适合多源遥感图像分类,因此,基于支持向量机的多源土地利用/覆盖分类能大大提高分类精度。     

结合导向滤波和最大概率的高光谱图像分类

针对利用滤波器提取高光谱图像的空间特征辅助光谱信息来提高高光谱图像分类精度的不足,提出导向滤波提取的空间纹理信息和最大概率结合的高光谱图像分类算法(SGD-SVM-GD)。鉴于空间纹理信息挖掘不足,该方法首先利用导向滤波提取由主成分分析降维后的高光谱图像空间纹理特征,然后将空间信息与光谱信息结合,交由支持向量机完成分类得到初始分类结果,最后结合导向滤波和概率最大化优化分类结果。实验表明,相比单纯使用光谱信息、纯空间信息和空谱结合的SVM分类方法以及边缘保持滤波的方法,所提出的SGDSVM-GD方法对高光谱图像的分类精度有较大提高,表明了该方法的有效性。     

基于多特征和改进SVM集成的图像分类

现有图像分类方法不能充分利用图像各单一特征之间的优势互补特性,提取的特征中存在大量冗余信息,从而导致图像分类精度不高。为此,提出一种基于多特征和改进支持向量机(SVM)集成的图像分类方法。该方法能提取全面描述图像内容的综合特征,采用主成分分析对所提取的特征进行变换,去除冗余信息,使用支持向量机的集成分类器RBaggSVM进行分类。仿真实验结果表明,与同类图像分类方法相比,该方法具有更高的图像分类精度和更快的分类速度。     

基于ELM和SVM皮电信号情绪分类识别的研究

皮电信号(Electrodermal activity,EDA)是一种不平稳的非周期性微弱信号，能够反映不同情绪状态下人体皮肤内血管的舒张和收缩以及汗腺的分泌活动，在情绪分类识别中具有重要的研究意义。针对EDA信号时域特征提取的分类方法识别率低，极限学习机(Extreme learning machine, ELM)具有训练参数少、学习效率高、泛化能力强等的优点，本研究基于生理信号采集设备采集了12位被试的皮电数据，从时域上进行特征提取，输入KS(Kennard-Stone)模型随机筛选样本，使用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和极限学习机的方法对积极、消极、中性情绪进行分类，并对分类准确率进行比较。实验结果表明，相较于支持向量机分类器55.56%的平均分类准确率，极限学习机平均分类准确率达64.16%,提高了8.6%,采用配对t检验进行验证，t检验结果为P=0.047 781 453<0.05,具有显著的统计学差异。极限学习机算法适用于情绪分类识别，相较于支持向量机具有更好的情感识别效果。     

基于随机子空间核极端学习机集成的高光谱遥感图像分类

结合随机子空间和核极端学习机集成提出了一种新的高光谱遥感图像分类方法。首先利用随机子空间方法从高光谱遥感图像数据的整体特征中随机生成多个大小相同的特征子集;然后利用核极端学习机在这些特征子集上进行训练从而获得基分类器;最后将所有基分类器的输出集成起来,通过投票机制得到分类结果。在高光谱遥感图像数据集上的实验结果表明:所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度要高于核极端学习机和随机森林方法。     

基于Boruta-PSO-SVM的股票收益率研究

针对股票收益率的分类预测研究中支持向量机(SVM)存在的参数选择困难以及分类性能较差的问题,提出了一种基于特征选择(Boruta算法)和粒子群优化(PSO)算法SVM的新算法.通过Boruta算法对训练集进行特征选择,剔除无价值的特征以降低输入维度,同时引入PSO算法优化SVM核函数参数,从而提高SVM的分类性能.实验结果表明:相比决策树、神经网络及极限学习机算法,新算法取得了更高的分类精度,可以有效提高股票收益率的分类预测性能.     

基于ETAFSVM的高光谱遥感图像自动波段选择和分类

提出了一种新型的具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机(TAFSVM),并提出一种新的遗传算法--智能遗传算法(IGA)来设计一个TAFSVM分类器,称为ETAFSVM,同时优化高光谱遥感图像自动波段选择和TAFSVM参数集,并且结合5-fold交叉验证来确定其泛化能力,最后将ETAFSVM应用于高光谱遥感图像数据.通过先进行自适应波段选择后再用径向基神经网络分类器、K-最近邻分类器和标准支持向量机等3种方法进行全部分类精度比较,以及与这3种方法直接进行类别分类精度和平均分类精度比较,其结果表明运用ETAFSVM不仅可以自动进行波段选择,而且分类精度较高,对Hughes现象敏感性较低,是进行高光谱遥感图像分类的一种有效方法.