文献类型： 中文期刊
作者： 徐凯 1 ; 崔颖 1 ;
作者机构： 1.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;黑龙江省农业科学院遥感技术中心
关键词： 高光谱图像;多分类系统;Stacking Learning;集成学习;交叉验证;图像分类;特征变换;K-Fold
期刊名称： 应用科技
ISSN： 1009-671X
年卷期： 2018 年 06 期
页码： 42-46+52
摘要： 高光谱图像分类研究中,集成学习能够显著地提高分类效果。但是传统的并行多分类系统对基础分类器有较高要求,即要求差异性及分类均衡。为了解决这一问题,采用Stacking Learning的堆栈式学习方式,首先使用K-Fold和交叉验证的方式进行数据分割和训练,将原始特征进行特征变换,重新构建二级特征。再使用新特征进行对Meta分类器进行训练得到判决分类器,用于样本的最后分类判断。实验结果表明,采用的Stacking Learning方法不依赖基础分类器,且相比较于传统的多分类系统具有更高的精度和良好的稳定性。
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