【摘 要】
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高光谱图像包含光谱和空间信息,这增加了其在分类与识别方面的难度。特征学习作为高光谱图像分类技术之一,能较好地提取图像中包含的特征。针对经典极限学习机算法难以较好地提取光谱特征,引入特征学习技术,提出了一种基于判别信息的复合核极限学习机(CKELM-L)方法。CKELM-L通过最大化类间矩阵与最小化类内矩阵,使投影后的低维数据同类越近而异类越远。实验结果表明,所提方法保留了更好的光谱特征,计算复杂度
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高光谱图像包含光谱和空间信息,这增加了其在分类与识别方面的难度。特征学习作为高光谱图像分类技术之一,能较好地提取图像中包含的特征。针对经典极限学习机算法难以较好地提取光谱特征,引入特征学习技术,提出了一种基于判别信息的复合核极限学习机(CKELM-L)方法。CKELM-L通过最大化类间矩阵与最小化类内矩阵,使投影后的低维数据同类越近而异类越远。实验结果表明,所提方法保留了更好的光谱特征,计算复杂度低且实现了出色的可分离性。
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