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| 一种基于ELM-SVM的遥感图像分类方法 | |
| 摘 要： | 提出一种极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)相融合的遥感图像分类模式.选取ELM为基础分类器,以SVM来修正改善分类效率.仿真实验结果表明,该算法不仅具有较高的分类精度,而且消除一些训练样本标签对分类的负面影响.结合ALOS/PALSAR、PSM图像与SVM、ANN(Artificial Neural Network)方法进行对比分析,发现该方法鲁棒性较好. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
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