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基于快速非负矩阵分解和RBF网络的高光谱图像分类算法 被引量：3
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作者 狄文羽 何明一 梅少辉 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2009年第3期385-390,共6页
提出一种处理AVIRIS高光谱图像数据的计算机分类算法。首先采用投影梯度(ProjectedGradient)改进的非负矩阵分解(NMF)方法对高光谱数据进行特征提取,大大降低了分解过程中两个子迭代问题的时间复杂度,而后利用径向基函数神经网络(RBFNN... 提出一种处理AVIRIS高光谱图像数据的计算机分类算法。首先采用投影梯度(ProjectedGradient)改进的非负矩阵分解(NMF)方法对高光谱数据进行特征提取,大大降低了分解过程中两个子迭代问题的时间复杂度,而后利用径向基函数神经网络(RBFNN)分类器对提取结果进行分类。结果表明,与传统NMF和主成分分析相比,PGNMF-RBF算法消耗时间最少,分类精度最高,6类地物的分类精度达到83.34%。该算法在保留非负矩阵分解明确物理意义的基础上,获得了更快的分解速度和更高的分类精度,在高光谱图像分类领域具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 投影梯度 非负矩阵分解 RBF神经网络 图像分类
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