激光与光电子学进展, 2011, 48 (9): 091001, 网络出版: 2011-07-25   

基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类

Mutual Information Bands Selection and Empirical Mode Decomposition Based Support Vector Machines for Hyperspectral Data High-Accuracy Classification
作者单位
哈尔滨工业大学控制科学与工程系, 黑龙江 哈尔滨 150001
引用该论文

沈毅, 张敏, 张淼. 基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类[J]. 激光与光电子学进展, 2011, 48(9): 091001.

Shen Yi, Zhang Min, Zhang Miao. Mutual Information Bands Selection and Empirical Mode Decomposition Based Support Vector Machines for Hyperspectral Data High-Accuracy Classification[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2011, 48(9): 091001.

引用列表
1、 基于二维经验模态分解的合成孔径雷达目标识别方法激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 041004
2、 基于分层稀疏表示特征学习的高光谱图像分类研究激光与光电子学进展, 2016, 53 (9): 91001
3、 基于改进型相关向量机的高光谱图像分类光学学报, 2012, 32 (8): 828004

沈毅, 张敏, 张淼. 基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类[J]. 激光与光电子学进展, 2011, 48(9): 091001. Shen Yi, Zhang Min, Zhang Miao. Mutual Information Bands Selection and Empirical Mode Decomposition Based Support Vector Machines for Hyperspectral Data High-Accuracy Classification[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2011, 48(9): 091001.

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