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特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别 被引量:43
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作者 刘峰 沈同圣 马新星 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期240-248,共9页
针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。模型主要分为3个步骤:通过设计的6层CNN,同时对三波段图像... 针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。模型主要分为3个步骤:通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。 展开更多
关键词 机器视觉 目标识别 特征融合 卷积神经网络 多波段图像 特征选择 图像清晰度
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基于改进暂态相关分析和支持向量机的电弧故障选线研究 被引量:15
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作者 陈奎 陈博博 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第24期66-73,共8页
提出了一种综合电弧模型。并针对电弧接地情况复杂的特点,提出了一种暂态零序电流和两相电流差特征和支持向量机(SVM)相结合的配电网单相电弧故障时的选线方法。研究暂态零序电流和故障相与非故障相两相电流差的关系,将其用小波分析... 提出了一种综合电弧模型。并针对电弧接地情况复杂的特点,提出了一种暂态零序电流和两相电流差特征和支持向量机(SVM)相结合的配电网单相电弧故障时的选线方法。研究暂态零序电流和故障相与非故障相两相电流差的关系,将其用小波分析方法变换到特征频带(625~1 250 Hz)内进行相关分析。将得到的各馈线的相关系数作为特征输入量,结合支持向量机(SVM)分类算法,建立了针对配电网单相接地电弧故障的选线流程。在EMTP中仿真,并经Matlab中进行数据处理后。结果表明,该方法对于不同中性点接地方式、不同距离、不同故障时刻发生的电弧故障,均能正确地选出故障线路。 展开更多
关键词 小电流接地系统 电弧模型 小波分析 特征频带 支持向量机 故障选线
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基于奇异值特征的图像预处理及人脸识别 被引量:6
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作者 荆晓远 郭跃飞 杨静宇 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1999年第2期116-120,共5页
从增强图像的分类信息角度出发,对人脸图像做频域上的带通滤波预处理,来提高奇异值特征的分类性能.给出了一组圆形滤波函数,并使用遗传算法来选择可分性较大的频段,设计了染色体的表示方式和适应度的求法.
关键词 人脸识别 奇异值特征 图像预处理 模式识别
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基于特征波段选择和机器学习的小麦白粉病高光谱遥感监测 被引量:8
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作者 冯子恒 李晓 +7 位作者 段剑钊 高飞 贺利 杨天聪 戎亚思 宋莉 尹飞 冯伟 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2300-2314,共15页
白粉病严重危害小麦生长及制约产量形成,精确监测该病害对精确防控及保障国家粮食安全具有重要意义。在小麦孕穗、开花和灌浆期使用地物高光谱仪获取小麦冠层光谱数据,利用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、对数变换(LOG)、倒数变换(1/R)和... 白粉病严重危害小麦生长及制约产量形成,精确监测该病害对精确防控及保障国家粮食安全具有重要意义。在小麦孕穗、开花和灌浆期使用地物高光谱仪获取小麦冠层光谱数据,利用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、对数变换(LOG)、倒数变换(1/R)和连续去除法(CR)对原始光谱(OR)进行光谱变换,基于CARS算法和SPA算法相结合对五种变换的光谱数据和原始光谱进行特征波段提取,进而利用偏最小二乘回归(PLSR)、岭回归(RR)和高斯过程回归(GPR)建模方法确立小麦白粉病病情指数(mDI)监测模型。结果表明,一阶导数在Pearson相关性、两波段优化组合以及机器学习方法建模中,综合表现最好,是一种处理病害光谱数据的较好预处理方法。经过光谱数据变换后,再使用CARS-SPA算法可以更有效的提取特征波段,特征波段为411、450、476、543、561、594、624、671、726、780、835和950 nm。在不同机器学习建模方法对比中,高斯过程回归(GPR)模型表现最佳,其次为岭回归(RR)和偏最小二乘法回归(PLSR)。其中,一阶导数结合GPR模型的估算精度最高,建模集和验证集的平均R^(2)为0.805,RMSE和MAE分别为2.532和2.164,相较于OR-GPR模型,R^(2)提升12%,RMSE和MAE分别降低19.6%和17.6%,表明GPR模型在小麦白粉病监测中具有良好的估算能力。可见,使用一阶导数预处理光谱数据,采用CARS-SPA结合算法提取特征波段,再利用高斯过程回归建模方法能够提升小麦白粉病遥感监测精度。研究结果为实现遥感监测作物病害提供了思路与方法。 展开更多
关键词 小麦白粉病 光谱变换 特征波段选择 机器学习 遥感监测
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基于特征重要性的高光谱图像分类 被引量:8
5
作者 张因国 陶于祥 +1 位作者 罗小波 刘明皓 《红外技术》 CSCD 北大核心 2020年第12期1185-1191,共7页
为了减少高光谱图像中的冗余以及进一步挖掘潜在的分类信息,本文提出了一种基于特征重要性的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)分类模型。首先,利用贝叶斯优化训练得到的随机森林模型(random forest,RF)对高光谱遥感图... 为了减少高光谱图像中的冗余以及进一步挖掘潜在的分类信息,本文提出了一种基于特征重要性的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)分类模型。首先,利用贝叶斯优化训练得到的随机森林模型(random forest,RF)对高光谱遥感图像进行特征重要性评估;其次,依据评估结果选择合适数目的高光谱图像波段,以作为新的训练样本;最后,利用三维卷积神经网络对所得样本进行特征提取并分类。基于两个实测的高光谱遥感图像数据,实验结果均表明:相比原始光谱信息直接采用支持向量机(support vector machine,SVM)和卷积神经网络的分类效果,本文所提基于特征重要性的高光谱分类模型能够在降维的同时有效提高高光谱图像的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 特征重要性 波段选择 卷积神经网络 支持向量机
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洱海东岸海滨三种典型湿地植被光谱特征分析与识别建模
6
作者 李璇 甘淑 +2 位作者 袁希平 杨敏 龚伟圳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2439-2444,共6页
利用高光谱数据对湿地植被进行识别历来是植被遥感研究的重点之一。高光谱遥感数据包含更加细致的植被光谱特征,为高光谱植被识别提供了强有力的手段。以洱海东岸海滨为研究区,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为... 利用高光谱数据对湿地植被进行识别历来是植被遥感研究的重点之一。高光谱遥感数据包含更加细致的植被光谱特征,为高光谱植被识别提供了强有力的手段。以洱海东岸海滨为研究区,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为目标样本。对原始光谱进行一阶微分、包络线去除变换并分析其光谱特征,采用连续投影(SPA)、竞争性自适应重加权采样(CARS)两种特征变量选择算法选取原始光谱及其变换光谱中的特征波长,最后基于全波段数据以及特征波长选取后的数据分别建立支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、径向基(RBF)神经网络的识别模型。结果表明:SPA与CARS算法对高光谱数据都有良好的降维效果,选取出的特征波长数量在5~18之间。对比组合不同的光谱变换处理与特征波长提取方法进行模建实验,包络线去除-SPA-SVM模型识别三类目标样本表现最好,其识别精度为0.9375,此时选取用于输入建模的特征波长数量仅为10个,占全波段的4.7%,极大的降低了模型的运算时间,而且选取的特征波长中,70%都位于特征吸收带内,其分布可以较好的反应植被化学成分差异导致的光谱吸收特征规律。实验结果表明利用光谱变换、特征选择后建模的高光谱植被识别是可行的,可以为其他湿地植被识别方法提供参考。 展开更多
关键词 高光谱 湿地植被 光谱变换 特征波段选择 支持向量机 随机森林
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基于改进哈里斯鹰优化算法的光谱特征波段选择模型研究
7
作者 鲍浩 张艳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期148-157,共10页
特征波段选择是近红外光谱分析的关键步骤之一,有效的特征波段选择能提高建模效率与模型性能。传统的特征波段选择算法存在运行时间长、选择特征冗余的缺陷,在实际工程应用中难以达到期望的效果。哈里斯鹰优化(HHO)算法具有原理简单、... 特征波段选择是近红外光谱分析的关键步骤之一,有效的特征波段选择能提高建模效率与模型性能。传统的特征波段选择算法存在运行时间长、选择特征冗余的缺陷,在实际工程应用中难以达到期望的效果。哈里斯鹰优化(HHO)算法具有原理简单、参数少的优点,但同时也存在收敛精度低且易陷入局部最优的不足。在HHO算法的基础上提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的近红外光谱特征波段选择模型。针对HHO算法只能用于求解连续空间的优化问题,采用离散化策略对HHO算法进行修正,使其能求解离散形式的特征波段选择问题;考虑到HHO算法初始种群的质量差,使用混沌映射、反向学习提高初始种群的质量,以增强算法的全局探索能力;由于HHO算法在局部搜索时的收敛精度低,提出了新的猎物能量衰减模型与跳跃策略,以进一步增强算法在局部搜索时的寻优能力;为避免算法在寻优过程中落入局部最优,借鉴了遗传算法的变异方式对HHO算法进行扰动。使用竞争性自适应重加权采样法(CARS)、连续投影算法(SPA)、粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)、 HHO算法与IHHO算法进行比较,并以4个定性分析近红外光谱数据集与2个定量分析近红外光谱数据集分别建立了支持向量机(SVM)识别模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型。在定性分析实验中,IHHO算法得到的平均准确率相对于全波段时分别提高了0.83%、 9.55%、 17.65%以及0%,平均特征波段数仅占全波段的9.97%、 2.59%、 1.36%以及0.59%。在定量分析实验中,IHHO算法得到的平均决定系数分别较全波段提高了10.57%、 1.47%、 4.41%、 3.66%以及3.06%,平均均方根误差分别较全波段较低了0.162、 1.266 3、 1.868、 1.869 4以及0.408 4,平均特征波段数仅占全波段的9.24%、 10.53%、 6.54%、 6.91%以及7.14%。实验结果表明,IHHO算法在选择特征波段时能够去冗余,针� 展开更多
关键词 近红外光谱分析 特征波段选择 哈里斯鹰优化算法 支持向量机 偏最小二乘回归
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基于特征波段选择的冬小麦叶面积指数高光谱遥感估测模型研究
8
作者 樊泽华 郭建彪 +6 位作者 孙清博 刘翠平 张士宇 张潇斌 熊淑萍 马新明 冯晔 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1206-1214,共9页
为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞... 为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)和随机蛙跳(random frog, RF)三种特征波段选择方法进行偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)高光谱估测模型构建。结果表明,一阶导数预处理在简化波段数量和提升模型精度上具有较好作用。经过与全波段数据及六种组合内部建模预测精度对比,RF在简化波段方面效果最好,FD-RF组合筛选波段数量为6个,建模的R^(2)和RMSE分别达到0.850和0.730,预测的R^(2)和RMSE分别为0.704和1.005;FD-CARS组合达到了最佳建模精度,R^(2)和RMSE分别为0.876和0.641;FD-UVE组合达到了最佳预测精度,R^(2)和RMSE分别为0.755和0.672。这说明基于特征波段选择可以进行冬小麦叶面积指数高光谱遥感模型建立与有效估测。 展开更多
关键词 冬小麦 高光谱遥感 叶面积指数 特征波段选择 估测模型
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改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算 被引量:5
9
作者 刘潭 许童羽 +3 位作者 于丰华 袁青云 郭忠辉 徐博 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2556-2564,共9页
利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正... 利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法(SNV)对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳(RF)算法为基础,结合相关系数分析法(CC)和续投影算法(SPA),提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法(fpb-RF)筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归(GPR)补偿偏最小二乘(PLSR)的叶绿素含量混合预测模型(GPR-P):利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机(LSSVM)、BP神经网络预测模型。结果表明:相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数(R_(P)^(2))和训练集的决定系数(R_(C)^(2))均高于0.7047。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R_(C)^(2)和R^(2)P均高于0.7553,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R_(C)^(2)和R_(P)^(2)分别为0.7815和0.7796,RMSEC和RMSEP分别为0.9041和0.9283 mg·L^(-1),可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。 展开更多
关键词 水稻 叶绿素含量 光谱分析 特征波段提取 fpb-RF算法 混合预测模型
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基于特征波段选择和机器学习的陆地棉叶片水分估算 被引量:1
10
作者 崔锦涛 买买提·沙吾提 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1836-1847,共12页
棉花叶片含水量的及时准确监测对于评价棉花生长状态具有重要作用。为了精准估算棉花叶片含水量,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲田间尺度上棉花叶片的高光谱数据和叶片水分数据为基础,采用分数阶微分对原始光谱进行处理,通过相关系数分... 棉花叶片含水量的及时准确监测对于评价棉花生长状态具有重要作用。为了精准估算棉花叶片含水量,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲田间尺度上棉花叶片的高光谱数据和叶片水分数据为基础,采用分数阶微分对原始光谱进行处理,通过相关系数分析法、竞争性自适应重加权采样算法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)、蒙特卡罗无信息变量消除算法(Monte Carlo uninformative variables elimination,MC-UVE)以及将CARS与SPA耦合等方法筛选特征波段,采用基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)改进随机森林回归(Random forest regression,RFR)建立全波段和特征波段的叶片水分含量反演模型,并使用独立样本进行验证分析。结果表明:(1)不同特征波段筛选方法得到的波段数量与位置不同,其中MC-UVE所得特征波段数量为8个,CARS所得特征波段数量为38个。SPA、GA与CARS-SPA方法中特征波段位置较为一致,基本集中在近红外的950~1050 nm范围内。(2)CARS-SPA-WOA-RFR模型反演效果最好,模型预测值决定系数(R2)=0.93,均方根误差(Root mean square error,RMSE)=0.032。最终构建的模型可为准确快速地监测棉花旱情以及精准灌溉提供决策依据。 展开更多
关键词 光谱 叶片含水量 特征波段选择 机器学习
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基于ASD与Hyperion高光谱数据的主要针叶树种分类研究 被引量:1
11
作者 胡振华 张乔艳 《林业调查规划》 2023年第3期1-6,12,共7页
以云南省香格里拉市为研究区,对ASD光谱仪实测的4种针叶树种光谱数据采用包络线去除法、光谱一阶微分法和光谱二阶微分法3种波段选择方法得到Hyperion高光谱影像数据的分类特征波段,采用最大似然法、支持向量机2种分类方法对所选的特征... 以云南省香格里拉市为研究区,对ASD光谱仪实测的4种针叶树种光谱数据采用包络线去除法、光谱一阶微分法和光谱二阶微分法3种波段选择方法得到Hyperion高光谱影像数据的分类特征波段,采用最大似然法、支持向量机2种分类方法对所选的特征波段开展树种识别分类,对原始影像采用光谱角填图分类方法作对比实验。结果表明,基于ASD数据的光谱一阶波段选择方案的支持向量机分类方法精度最高,总体分类精度为81.95%,Kappa系数为0.7251。采用ASD实测光谱数据能有效指导Hyperion进行树种分类,基于数据尺度和换算方式,一阶微分更适合特征波段选择;与传统的数理统计分类方法和光谱特征分类方法相比,基于机器学习的方法如支持向量机等在高光谱遥感分类中具有更大的应用潜力。 展开更多
关键词 树种识别分类 ASD数据 HYPERION数据 特征波段选择 支持向量机
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基于特征优化的高光谱遥感影像降维算法 被引量:5
12
作者 王小宁 宋伟东 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第6期122-128,共7页
高光谱影像数据量大、波段间相关性强、信息冗余度高等特点为地物高效识别与分类带来挑战。鉴于降低维度在有效利用高光谱数据方面的重要性,文章提出高光谱影像特征优化降维算法。相关系数矩阵用以确定初始子空间,以此作为先验确定聚类... 高光谱影像数据量大、波段间相关性强、信息冗余度高等特点为地物高效识别与分类带来挑战。鉴于降低维度在有效利用高光谱数据方面的重要性,文章提出高光谱影像特征优化降维算法。相关系数矩阵用以确定初始子空间,以此作为先验确定聚类个数及初始聚类中心。依据相似性度量准则,应用K-means算法进行波段聚类,取不同准则下聚类结果交集,实现子空间的自动划分,并利用PCA变换提取第一主成分作为子空间降维结果。对于未被子空间覆盖的剩余波段,采用BSMM算法进行降维处理。叠加2次降维结果,实现最终降维。通过对华盛顿哥伦比亚特区和帕维亚大学2幅影像降维结果的定性定量评价,验证本文算法的可行性与有效性。实验表明,该算法能够在更好实现影像降维的同时极大限度地保留原始影像信息,为后续高光谱影像快速解译提供可能。 展开更多
关键词 高光谱影像 特征优化 PCA变换 波段选择 降维 子空间
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一种改进的特征子空间高光谱影像降维方法 被引量:3
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作者 张亚南 杜福光 牟岩 《测绘科学技术学报》 北大核心 2020年第6期596-602,共7页
高光谱遥感影像具有丰富的信息光谱,但同时也具有大量的冗余信息。为了更好地对影像进行降维处理,从而减少冗余信息对遥感信息提取的不利影响,提出一种改进的特征子空间高光谱影像降维方法。首先选取两幅不同区域的高光谱影像作为实验区... 高光谱遥感影像具有丰富的信息光谱,但同时也具有大量的冗余信息。为了更好地对影像进行降维处理,从而减少冗余信息对遥感信息提取的不利影响,提出一种改进的特征子空间高光谱影像降维方法。首先选取两幅不同区域的高光谱影像作为实验区,根据高光谱影像波段相关系数矩阵“分块”的特点,利用自动子空间划分方法将实验区划分为不同的分类区间;其次利用加权K-means聚类算法计算各区间聚类中心参数,求出相邻聚类中心与对应波段间的互信息之差绝对值的最小值来确定特征子空间的划分边界,并利用自适应波段指数法求出最佳波段,进行波段组合;最后采用基于对象的图像分析方法对降维后的高光谱影像进行分类。为验证方法的有效性,将其与常用的主成分分析法、最小噪声分离法和最佳指数法的分类结果进行实验对比。实验结果表明,基于改进的特征子空间高光谱影像降维方法分类精度明显高于其它3种常用分类方法,具有明显的降维及分类优势。 展开更多
关键词 特征子空间 高光谱影像 波段聚类 波段选择 特征降维
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基于高光谱的湿地植被分类研究 被引量:3
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作者 岁秀珍 陈浩 《测绘与空间地理信息》 2019年第5期137-140,144,共5页
光谱特征的选择对于湿地植被的识别精度和效率有直接的影响。本文以萨克拉门托-圣华金三角洲为研究区,基于Hy Map航空高光谱遥感影像数据,分析湿地植被的一阶微分和二阶微分光谱特征。在上述分析的基础上基于均值置信区间的波段选择法... 光谱特征的选择对于湿地植被的识别精度和效率有直接的影响。本文以萨克拉门托-圣华金三角洲为研究区,基于Hy Map航空高光谱遥感影像数据,分析湿地植被的一阶微分和二阶微分光谱特征。在上述分析的基础上基于均值置信区间的波段选择法对一阶微分、二阶微分进行波段选择,根据获取的有效特征波段构建特征集,利用C5决策树分类算法产生规则集,并对实验区的湿地植被进行了分类研究。结果表明:湿地植被的一阶微分、二阶微分能够突出不同湿地植被光谱曲线在不同波段的增速不同,利用均值置信区间的波段选择法能够对特征波段起到降维效果,根据降维后的特征波段采用C5决策树分类算法,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并达到较好的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱数据 湿地植被 光谱微分 特征波段选择
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基于DCT鉴别分析的掌纹特征提取 被引量:1
15
作者 姚永芳 张利萍 +1 位作者 赵清杰 荆晓远 《微计算机信息》 北大核心 2007年第22期252-253,共2页
离散余玄变换是一种经典的图像处理技术,而鉴别分析是一种常用的图像特征提取技术。本文将这两种技术有机地结合起来,提出了一种新的掌纹特征提取方法。该方法首先对于掌纹的离散余玄变换图像,提出了一个二维可分性判据来选择具有良好... 离散余玄变换是一种经典的图像处理技术,而鉴别分析是一种常用的图像特征提取技术。本文将这两种技术有机地结合起来,提出了一种新的掌纹特征提取方法。该方法首先对于掌纹的离散余玄变换图像,提出了一个二维可分性判据来选择具有良好可分性的频段;然后提出了一种改进的费舍脸方法来提取鉴别特征。在掌纹图象公共数据库上的实验结果验证了本文所提出的方法的有效性。 展开更多
关键词 掌纹特征提取 离散余玄变换 二维可分性判据 频段选择 改进的费舍脸方法
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基于光谱特征参数的果树树种的遥感识别 被引量:2
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作者 闫晓勇 王振锡 岳俊 《天津农业科学》 CAS 2014年第9期28-33,共6页
本研究通过对南疆盆地主栽5种果树(苹果、香梨、核桃、红枣、杏)的冠层光谱数据进行特征参量的选取,旨在提高林果树种的树种分类精度并筛选出用于这5种树种的冠层光谱树种识别的有效特征参量,从而为完善高光谱果树树种识别研究中大量数... 本研究通过对南疆盆地主栽5种果树(苹果、香梨、核桃、红枣、杏)的冠层光谱数据进行特征参量的选取,旨在提高林果树种的树种分类精度并筛选出用于这5种树种的冠层光谱树种识别的有效特征参量,从而为完善高光谱果树树种识别研究中大量数据处理的方法提供参考依据。试验采用美国PP Systems公司生产的UniSpec-SC(单通道)便携式光谱分析仪对不同树种的冠层进行光谱测量,利用逐步判别分析法对高光谱数据进行树种识别与有效特征参量的选择。结果表明,采用特征参量进行树种识别的总分类精度可达到86.67%,明显高于全波段参与下的72.00%。逐步判别分析法入选的有效特征参量为蓝边面积、蓝边斜率、黄边面积、近红外平台、红边面积、蓝边位置、黄边位置、红边位置。 展开更多
关键词 高光谱 冠层光谱反射率 逐步判别分析 特征参量选取
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基于小波包方法的配电网故障选线与仿真研究 被引量:1
17
作者 尹德昌 何旭亮 《电气开关》 2014年第6期46-49,共4页
配电网单相接地故障选线问题一直未能很好地解决。在分析配电网发生单相接地故障暂态特征基础上,对中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障进行了仿真。介绍了一种利用小波包分解暂态零序电流的故障选线方法。该方法利用小波包对各... 配电网单相接地故障选线问题一直未能很好地解决。在分析配电网发生单相接地故障暂态特征基础上,对中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障进行了仿真。介绍了一种利用小波包分解暂态零序电流的故障选线方法。该方法利用小波包对各条线路的暂态零序电流进行多层分解,按照能量最大的原则确定各线路暂态零序电流分布集中的特征频带,在征频带内进行幅值与极性综合比较选出故障线路。通过MATLAB仿真表明,该方法可以准确实现故障选线,具有较高的灵敏度,且不受过渡电阻、故障合闸角及电弧的影响。 展开更多
关键词 配电网 小波包 暂态零序电流 特征频带 故障选线
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多尺度样本熵高光谱图像分类 被引量:1
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作者 赵泉华 张杰 李玉 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期117-126,共10页
针对目前高光谱图像分类数据冗余度高,计算效率低下,且易丢失光谱信息等问题,该文提出一种可以有效地利用光谱信息通过多尺度样本熵提取图像特征的方法。先描述多尺度样本熵计算过程,并对参数进行分析,选取最优参数。在此基础上,分析多... 针对目前高光谱图像分类数据冗余度高,计算效率低下,且易丢失光谱信息等问题,该文提出一种可以有效地利用光谱信息通过多尺度样本熵提取图像特征的方法。先描述多尺度样本熵计算过程,并对参数进行分析,选取最优参数。在此基础上,分析多尺度样本熵曲线变化规律,设计最优多尺度样本熵特征选择方法。将选取的最优多尺度样本熵特征矢量代入支持向量机分类器(SVM),实现高光谱图像分类。将该文算法与深度特征融合网络(DFFN)算法和基于自适应波段选择(ABS)算法在PaviaU图像和Indian Pines图像上进行对比实验,并对其结果进行定量精度评价。实验结果表明,对于两组高光谱图像,该文算法在总体分类精度上分别达到了98.64%和96.49%,明显高于两种对比算法,同时在时间效率上也有了显著提升。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 多尺度样本熵 支持向量机 深入特征融合网络 自适应波段选择
原文传递
图Laplacian半监督特征加权用于高光谱波段选择 被引量:3
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作者 黄睿 陈玲 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期626-630,共5页
提出一种利用图Laplacian实现半监督波段选择的方法.该方法首先将标记样本类别信息引入图Laplacian,接着通过广义特征值求解确定投影变换矩阵,最后采用载荷因子对变换矩阵进行系数分析,对波段重要性赋以权值并排序.实验比较了多种波段... 提出一种利用图Laplacian实现半监督波段选择的方法.该方法首先将标记样本类别信息引入图Laplacian,接着通过广义特征值求解确定投影变换矩阵,最后采用载荷因子对变换矩阵进行系数分析,对波段重要性赋以权值并排序.实验比较了多种波段选择算法,结果表明算法能更好地利用标记样本的类别信息和大量非标记样本中的局部结构信息,性能优于多种波段选择方法. 展开更多
关键词 半监督特征加权 图Laplacian 波段选择 高光谱数据分类
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Lithological Analysis of Nain Ophiolitic Zone Using ASTER Data
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作者 Ali Reza Nasiri Khaneghah Ramin Arfania 《Open Journal of Geology》 2017年第8期1200-1214,共15页
The Mesozoic ophiolitic Mélange, north of Nain in the Central-East Iran Microplate (CEIM) comprises serpentinized ultramafic rocks, harzburgites, dunite, gabbro, peridotite, pelagic limestone and other carbonate ... The Mesozoic ophiolitic Mélange, north of Nain in the Central-East Iran Microplate (CEIM) comprises serpentinized ultramafic rocks, harzburgites, dunite, gabbro, peridotite, pelagic limestone and other carbonate rocks. The excellent and vast exposure of this desert region is well suited for geologic mapping of this rock suite using remote sensing, especially using data from the satellite-borne advanced Space borne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) imaging system which was designed for mapping mineral information. In this study, data processing methods like Method Minimum noise fraction (MNF), Feature Oriented Principal Components Selection (FPCS), Band Ratios (BR) and Optimum Index Factor (OIF) were used to process ASTER data to optimize the mapping of ophiolite rock types. For example, a simple color composites of OIF (Red: B3, Green: B4, and Blue: B8) and Band ratios (e.g. Red: (B2 + B4)/B3, Green: (B5 + B7)/B6, Blue: (B7 + B9)/B8) were useful for discriminating serpentinite, meta-basalt and granite rock types. It is concluded here that proposed ASTER data has the potential for mapping similar ophiolites elsewhere using the global archive of ASTER imagery. 展开更多
关键词 Ophiolitic MÉLANGE ULTRAMAFIC ROCKS Advanced Space Borne Thermal Emission and Reflection RADIOMETER (ASTER) Optimum Index Factor (OIF) feature Oriented Principal Components selection (FPCS) band Ratio (BR)
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