| 结合边缘采样与差分进化的高光谱图像半监督协同分类框架 |
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| 引用本文： | 王立国,刘佳俊. 结合边缘采样与差分进化的高光谱图像半监督协同分类框架[J]. 黑龙江大学自然科学学报, 2020, 37(1): 92-98. DOI: 10.13482/j.issn1001-7011.2019.12.030 |
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| 作者姓名： | 王立国 刘佳俊 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001 |
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| 基金项目： | 黑龙江省自然科学基金资助项目;国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 高光谱遥感是对地面观测的一种重要手段,高光谱图像分类技术是高光谱遥感领域内的核心内容。针对在扩充训练样本集的过程中,未能充分结合无标签样本与有标签样本,以及在训练过程中,各个分类器未能很好地进行决策融合等问题,在协同训练Tri-training算法的基础上,提出了一种结合主动学习和群智能算法的半监督分类框架。该分类框架以Tri-training作为半监督分类算法,通过多准则多标准边缘采样(Multi-criteria multi-edge sampling,MCMS)主动学习算法和自适应差分进化算法(Self-adaptive differential evolution,SADE)选择信息量最丰富的无标签样本,并将经过两次寻优的样本标记加入训练样本集中辅助初始化分类器。实验结果表明,该分类框架有效地克服了有标签样本少的问题,充分利用无标签样本提高了分类精度。
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| 关 键 词： | 关半监督分类 主动学习 自适应差分进化 Tri-training算法 |
Semi-supervised collaborative classification framework for hyperspectral imagery combined with edge sampling and differential evolution |
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| WANG Liguo,LIU Jiajun. Semi-supervised collaborative classification framework for hyperspectral imagery combined with edge sampling and differential evolution[J]. Journal of Natural Science of Heilongjiang University, 2020, 37(1): 92-98. DOI: 10.13482/j.issn1001-7011.2019.12.030 |
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| Authors: | WANG Liguo LIU Jiajun |
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