基于主成分分析与局部二值模式的高光谱图像分类北大核心CSCD

提出了两种基于主成分分析与局部二值模式的高光谱图像分类算法。利用主成分分析去除高光谱图像的谱间冗余信息,对降维后的图像利用局部二值模式进行空间纹理特征分析,采用稀疏表示分类和支持向量机分别对提取的特征进行分类。其通过将主成分分析与局部二值模式相结合对高光谱图像进行特征提取,保证了高光谱图像的谱间冗余的有效去除,同时保护了高光谱图像的空间局部邻域信息,因此,此类算法不但能充分挖掘高光谱图像的谱间-空间特征,在较大程度上提高分类精度和Kappa系数,而且在高斯噪声环境中和小样本情况下也具有良好的分类性能。     

LSSVM在酒类近红外光谱检测中的应用

介绍了最小二乘支持向量机及光谱检测的基本理论,利用最小二乘支持向量机建立了光谱校正模型,对各种白酒进行了实验模拟,测量其酒精度的数值。得到的结果显示最小二乘支持向量机算法比其它算法,如主成份分析、偏最小二乘法等方法的精度更高。     

基于人工鱼群算法和LS_SVM的变压器故障诊断

针对变压器故障数据的特征信息不确定性以及传统诊断方法准确率较低的问题,文中采用人工鱼群算法和最小二乘支持向量机相结合的方法来进行变压器故障诊断。将IECTC10数据库中的DGA特征气体比值作为输入,建立基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断模型,并运用人工鱼群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化选取。然后根据诊断结果,选出分类效果最佳的多比值特征参量组合。实验验证结果显示,文中所提出的诊断方法准确率可达96.67%,拥有更高的故障诊断正确率。     

基于聚类核函数的最小二乘支持向量机高光谱图像半监督分类

针对大规模的高光谱数据分类,为了利用未标签样本所含信息,来提升分类器性能,提出了一种半监督分类算法。该算法根据聚类假设,即属于同一类地物的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则来改进核函数,采用基于光谱角度量的K均值聚类算法对样本集进行聚类,根据多次聚类的结果,构造包袋核函数,然后利用加法和乘法运算将包袋核函数和RBF核函数组合成新的核函数,从而把未标签样本信息融入分类器。而且采用最小二乘支持向量机,将标准支持向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题。高光谱实测数据实验表明了本文方法的优越性。      

基于光谱加权直推式支持向量机的高光谱图像半监督分类

高光谱图像分类中的有标签的样本获取较为困难,而半监督分类可以利用到大量未标签样本所含信息,来提高分类准确率。其中直推式支持向量机是标准支持向量机在半监督学习问题上的一种扩展。本文中我们采用凹凸过程规划将直推式支持向量机的非凸目标函数分解为凸函数和凹函数的组合,从而将非凸问题转化为凸优化问题求解。并且针对高光谱图像不同波段鉴别地物类别的能力的差异,为了充分利用各个波段的分类能力,我们引入了光谱权值对支持向量机的核函数进行了改进,对不同的波段赋予不同的权值。实验表明,本文提出的方法在分类正确率以及使用的样本规模上,都表现出了一定的优越性,从而适用于较大规模的高光谱图像分类。      

自动文本分类技术研究

随着万维网的发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。在阐述了文本分类算法的研究现状,分析了朴素贝叶斯(Na ve Bayes)、kNN和支持向量机(SVM)经典文本分类算法之后,提出了应用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法来实现文本分类。对使用用最小二乘支持向量机和一般支持向量机的文本分类结果进行了比较,并得出了结论:使用最小二乘支持向量机进行文本分类缩短了文本分类的时间,并保证了一定的召回率和准确率。     

基于KPCA和LSSVM的蜂蜜近红外光谱鉴别分析

为快速鉴别普通植物源与中草药植物源蜂蜜,提出一种核主成分析和最小二乘支持向量机相结合的蜂蜜近红外光谱定性分析新方法。利用傅里叶变换近红外光谱仪测定普通洋槐蜂蜜和益母草、黄连两种中药植物源蜂蜜样本的近红外光谱并预处理,然后对光谱进行核主成分分析,提取非线性特征,最后设计基于纠错编码最小二乘支持向量机的多类分类器模型。采用网格搜索法确定模型最优参数,利用最优分类模型对未知类别蜂蜜样本进行识别,正确率可达96.67%。结果表明,基于KPCA和LSSVM的近红外光谱定性分析算法鉴别普通植物源与中草药植物源蜂蜜是可行的。     

基于自适应加权的超光谱图像分类方法

为了进一步提高已有的加权超光谱图像分类方法的识别性能,以支持向量机(SVM)作为基本框架,结合超光谱图像的谱间与空域信息,提出了一种自适应加权的超光谱图像分类方法.所提方法的自适应权值是由两部分构成,即改进的具有归一化取值的互信息(MI)与一定量的归一化图像标准方差之和,不仅考虑到了超光谱图像的谱间信息对分类会产生的作...     

引入负相似的高光谱图像半监督分类

高光谱图像数据体现为波段多、地物标签获取困难大、谱信息抗干扰能力弱等特征,容易引起维数灾难、光谱空间变异性等问题,从而影响分类器的分类精度。针对这些问题,本文将负相似信息引入到拉普拉斯支持向量机（Laplacian Support Vector Machine, LapSVM）的流形正则化项中,提出了一种引入负相似的拉普拉斯支持向量机（Dissimilarity in Laplacian Support Vector Machine, Diss-LapSVM）分类算法,抑制光谱空间变异对分类结果的影响。同时,本文提出利用线性近邻传播（Linear Neighborhood Propagation, LNP）算法构造图的拉普拉斯矩阵,更有效地引入无标签样本的信息。实验结果表明,本文算法的分类精度得到了提高,特别是对光谱特征相似的地物。      

一种改进的最小二乘孪生支持向量机分类算法

提出了一种新的模式分类器,即广泛权重的最小二乘孪生支持向量机.该支持向量机在正、负两类样本上广泛地增加权重,很好地抑制了交叉噪声样本对数据分类的影响.其次,根据间隔最大化原理,该支持向量机在目标函数上增加了一个正规化项,实现结构风险最小化和避免在求解该目标函数时可能对病态矩阵求逆的处理.同时,提出了利用一种指数函数计算训练样本的密度来获得样本权重值的算法.该算法能够有效缩减计算权重的时间,且具有较强的鲁棒性.实验证明本文提出的广泛权重的最小二乘孪生支持向量机能够实现高精度和高效率的分类效果,而且特别适合于含有交叉噪声样本的数据集分类.     

基于类型辅助灰色关联度的红外传感器和ESM航迹关联算法

红外传感器与ESM是军事多传感器信息融合系统的重要组成部分。针对二者之间的航迹关联问题,提出了一种综合利用灰色关联度和类型信息的航迹关联算法。该算法将红外传感器和ESM的航迹序列看作离散时间函数,通过计算各航迹间的灰色B型关联度,形成灰色关联矩阵;通过归一化信息熵判断目标和辐射源类型信息的有效性,结合目标和辐射源的配属关系并利用VBS理论将不同框架下的证据转换到相同框架下,然后采用Jousselme距离度量证据的一致性,从而形成类型关联矩阵;最后,综合利用灰色关联矩阵和类型关联矩阵进行航迹关联判别。仿真结果表明,当可用数据点较多时,基于灰色关联度的航迹关联算法具有较高的关联正确率;当传感器分类效果较好时,基于类型辅助灰色关联度的航迹关联算法具有更好的关联性能。      

A NEW UNSUPERVISED CLASSIFICATION ALGORITHM FOR POLARIMETRIC SAR IMAGES BASED ON FUZZY SET THEORY

In this letter, a new method is proposed for unsupervised classification of terrain types and man-made objects using POLarimetric Synthetic Aperture Radar （POLSAR） data. This technique is a combination of the usage of polarimetric information of SAR images and the unsupervised classification method based on fuzzy set theory. Image quantization and image enhancement are used to preprocess the POLSAR data. Then the polarimetric information and Fuzzy C-Means （FCM） clustering algorithm are used to classify the preprocessed images. The advantages of this algorithm are the automated classification, its high classification accuracy, fast convergence and high stability. The effectiveness of this algorithm is demonstrated by experiments using SIR-C/X-SAR （Spaceborne Imaging Radar-C/X-band Synthetic Aperture Radar） data.     

基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法

传统视觉词典模型没有考虑图像的多尺度和上下文语义共生关系.本文提出一种基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法.首先,对图像进行多尺度分解,从多个尺度提取不同粒度的视觉信息;其次利用基于密度的自适应选择算法确定最优概率潜在语义分析模型主题数;然后,结合Markov随机场共同挖掘图像块的上下文语义共生信息,得到图像的多尺度直方图表示;最后结合支持向量机实现场景分类.实验结果表明,本文算法能有效利用图像的多尺度和上下文语义信息,提高视觉单词的语义准确性,从而改善场景分类性能.     

基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法

构建决策树进行脚本病毒检测可以全面利用训练样本的信息,在样本特征较为复杂、样本数较大的情况下会产生大量节点,计算时间复杂度高,在剪枝过程中影响分类准确度。为融合模糊模式的信息以提高分类器性能,该文设计了决策树分类基础上的融合算法。该算法将关于模糊模式贴近度的3个特性作为决策树样本信息向量中的属性。使用训练样本集,根据上述属性在划分点上的分裂信息值及信息增益率选择分裂属性,逐步构建决策树。实验结果验证了算法的稳定性与准确度,表明这种融合方法可增加属性的区分度,减少决策树的分支数。     

基于建模仿真的战车分类算法研究

战车类型的识别分类是现代情报获取的重要研究内容。为了获得数据并研究战车分类算法,常进行外场真实实验,但其时间长、耗资巨大。本文在虚拟战场仿真平台上建立坦克、装甲车、运兵车三种战车模型。利用仿真环境中的战车噪声、磁场、振动特征信号作为样本数据,进行战车的分类算法研究。同时基于一对一多分类支持向量机,设计了一种战车分类算法,并给出了分类器交叉验证参数调整策略。实验表明,相比于AdaBoost算法,文章提出的战车分类算法的分类准确率较高。     

基于先验信息的SVM红外光谱定性分析方法

通过将类不变性先验信息融入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的目标函数中,提出了一种基于漂移约束的SVM红外光谱定性分析算法。该算法将红外光谱的漂移项模拟成一个低阶多项式,并在SVM优化目标中要求决策面的法向量与漂移方向垂直,从而使分类器能够消除样本漂移影响。详细讨论了波段选择和正则化参数对分类准确率的影响,并对比了各种变形SVM算法的分类效果。实验结果表明,与标准的SVM算法及其各种变形算法相比,本文提出的DCSVM算法具有更高的分类准确度。     

一种基于词袋模型的图像分类方法

采用词袋模型(BoW)对图像进行分类,并针对传统词袋模型存在的不足进行了改进,提出了一种特征软量化的方式。软赋值量化通过将局部显著特征量化(SIFT)为与其距离最近的若干个视觉单词,并对其进行加权,由此保存特征空间中的距离信息,从而解决硬赋值量化造成的特征空间信息损失问题。通过在Caltech 101数据库进行实验,验证了本文方法的有效性,实验结果表明,该方法能够大幅度提高图像分类的性能。     

基于多叉树随机森林的半导体排产研究

针对半导体排产控制问题,提出一种基于多叉树随机森林的数据分类综合排产算法。首先,以周计划投产品种为输入,采用多叉树随机森林数据分类方法,以品种名称、投产量、交货期和所属类别作为半导体排产的特征信息进行数据分类;其次,根据分类结果,以降低"改机"时间为目的,进而确定日投产品种和数量;最后,通过应用研究验证算法的可行性。实验结果表明:所提出的算法有效降低"改机"时间,具有一定的有效性和优越性。     

基于免疫克隆与差分进化的入侵检测方法

随着网络技术的飞速发展,信息安全变得越来越重要.入侵检测方法已经成为信息安全领域的热门研究方向之一.入侵检测实质上是一个分类的问题,对于提高分类精度是十分关键的.免疫克隆算法和差分进化算法都是用于解决分类问题的比较有效的方法.结合先前免疫克隆算法和差分进化算法分别在入侵检测中所取得的良好效果,在对差分进化算法改进的基础上,提出了一种基于免疫克隆和差分进化的混合入侵检测方法.仿真实验结果表明,该方法比文献中提出的方法具有更高的检测率和更低的误检率,能使检测系统在一定程度上有效的识别未知入侵.     

基于二次空间处理的联合稀疏表示高光谱图像分类

针对许多应用于高光谱图像分类的传统算法存在的分类精度低、光谱和空间信息利用不充分的问题,提出了一种基于二次空间处理的联合稀疏表示高光谱图像分类算法。在字典训练之前提取形态学特征,和光谱特征共同构建初始字典,以达到更快训练出较高质量的字典原子的目的。为了充分利用空间信息,首先通过超像素分割获取边缘信息,然后在超像素边缘和固定邻域双重约束下通过权值计算自适应选择邻域原子,实现空间信息的二次利用。在两个常用数据集上进行仿真实验,证明了本文所提算法可有效提升分类精度。