[发明专利]基于超限稀疏多项逻辑回归的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 201810658953.5 | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN110633603A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 何志学;张专家;尹峰;程耀武;刘百秋 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 目前有许许多多的方法用于解决高光谱图像分类问题，比如支持向量机，k近邻法，奇异谱分析，主成分分析法和利用光谱信息和空间信息进行高光谱图像分类等等，然而在高光谱图像分类问题上还是存在许多的挑战，比如高光谱的每个像素点的数据结构非常复杂，数据维度非常大，在有限的样本情况下实现高精度的分类和在时间耗费比较少的时间要寻找最优的参数显的非常困难。因此，本发明提出了一种基于超限稀疏多项逻辑回归的高光谱图像分类方法，提供一种既能提高高光谱图像的分类精度，又能保持比较少的时间耗费寻找最优的参数的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 高光谱图像 分类 分类问题 主成分分析法 奇异谱分析 支持向量机 光谱信息 空间信息 逻辑回归 数据结构 数据维度 高光谱 像素点 超限 稀疏 样本 挑战 | ||
【主权项】：
1.一种基于超限稀疏多项逻辑回归的高光谱图像分类方法，其特点在于：包括以下步骤：/n(1)选取一幅高光谱图像，获取其高光谱数据集，所述高光谱数据集由依次排列的n个像素点构成，其中每个像素点有L个特征，每一行表示一个像素点，每一列表示对应的像素点的特征，根据下式对每个像素点进行归一化处理，使每个像素点的取值范围在0到1之间；/n
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