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题名基于高光谱图像的分类方法研究
被引量：2
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作者
杨仁欣
杨燕
原晶晶
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机构
广西师范学院数学与统计科学学院
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出处
《广西师范学院学报（自然科学版）》
2015年第3期38-44,共7页
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基金
广西教育厅项目(201203YB103)
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文摘
随着高光谱图像技术的发展,高光谱图像在众多领域得到了广泛应用.高光谱图像分类是其应用领域的一个重要分支,其中高精度的分类算法则是实现准确分类的前提.高光谱图像分辨率高、波段数多、数据量大等特点给传统分类技术带来了巨大挑战.该文综述了基于高光谱图像的支持向量机分类法、人工神经元网络分类法、决策树分类法、最大似然分类法等监督分类方法以及K-均值聚类法和迭代自组织方法等非监督分类方法,并结合实际高光谱图像数据给出应用实例.基于不同应用需求,以上两类分类方法均能最大程度地挖掘高光谱图像的图谱信息,从而实现更加准确和精细的模式识别.
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关键词
高光谱图像
支持向量机
人工神经元网络
决策树分类
最大似然分类法
K-均值聚类法
迭代自组织方法
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Keywords
hyperspectral image
Support Vector Machine
Artificial Neural Network
Decision Tree
Maximum Likelihood Classification
K-mean cluster
iterative self-organizing method
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名模糊聚类分析在低频振荡主导模式辨识中的应用
被引量：10
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作者
蔡国伟
张涛
孙秋鹏
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机构
东北电力大学电气工程学院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期30-33,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50777007)~~
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文摘
互联系统中,利用振荡曲线提取多机振荡信息,需要选择合适的曲线才能快速得到系统主导振荡模式。文章首先提出了一种基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术的聚类方法;然后在一些基本假设的基础上,形成了模糊集合,并运用模糊聚类分析法将系统分区;最后用Prony分析算法从合适的低频振荡信号曲线中准确地提取区域主导振荡模式。通过对中国电力科学研究院8机36节点系统的算例仿真验证了该方法的可行性和有效性。
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关键词
电力系统
模糊聚类
迭代自组织数据分析技术
系统分区
低频振荡
PRONY方法
主导模式
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Keywords
power system
fuzzy clustering
iterative self-organizing data analysis techniques
partition of system
low-frequency oscillation
Prony method
dominant mode
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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