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基于集成学习的极化SAR图像半监督分类方法

2072018/08/20
咨询专利 发布专利
基本信息
  • 专利类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 专利持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于集成学习的极化SAR图像半监督分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明公开了一种基于集成学习的极化SAR图像半监督分类方法，其实现步骤为：(1)输入一幅极化SAR图像；(2)提取极化SAR图像的散射特征，偏振参数和纹理特征；(3)利用Knn算法计算样本的抗噪因子；(4)根据样本的权重，抽取训练样本；(5)训练得到分类器，并计算错误率；(6)根据错误率调整样本的权重；(7)根据Wishart距离，选择置信度高的未标记样本，加入到训练集，并赋权重；(8)判断是否满足停止条件，满足则结束并输出分类结果，否则转到(4)；本发明组合偏振参数，散射特征和纹理特征，能够更全面地描述地物真实情况，并利用部分未标记样本，丰富了原始训练样本，获得了较好的分类精度。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/01/05
  • 委托机构 西安电子科技大学
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