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J-GLOBAL ID：201102232604102098   整理番号：11A1136665

線形最小二乗サポートベクトルマシンに基づいた最終要素選択アルゴリズム

Endmember Selection Algorithm Based on Linear Least Square Support Vector Machines

著者 (3件)： WANG Li-guo (Coll. of Information and Communications Engineering,Harbin Engineering Univ., Heilongjiang, Harbin) ,  DENG Lu-qun (Coll. of Information and Communications Engineering,Harbin Engineering Univ., Heilongjiang, Harbin) ,  ZHANG Jing (Coll. of Information and Communications Engineering,Harbin Engineering Univ., Heilongjiang, Harbin)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 30  号： 3  ページ： 743-747  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最終要素(EM)選択は,ハイパースペクトル画像の混合スペクトル解析のための重要で不可欠なタスクである。全EM選択法において,N-FINDRは,完全オートメーションと効率的な性能のために一般的である。残念なことに,アルゴリズムの実現では,オリジナルデータの次元降下が必要となる。また,アルゴリズムは,数えきれない体積計算が必要となる。これは,アルゴリズムを低速度化し,その応用への制限となった。線形最小二乗サポートベクトルマシン(LLSSVM)に基づいて,修正N-FINDRアルゴリズムを提案した。これは次元降下がなく,アルゴリズムの速度を上げるために,体積評価の代わりに距離処置を利用した。その上,アウトライアを制御することで,アルゴリズムにロバスト性を与えた。LLSSVMに基づく修正N-FINDRアルゴリズムを用いて,EM選択の計算負荷を低減し,アウトライア除去と画素のプレ順序付法で,選択の有効性と提案アルゴリズムの速度を改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 自動化 ,  *スペクトル解析 ,  異常値 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  次元縮小 ,  サポートベクトルマシン ,  *最小二乗法 ,  *分光分析 ,  *画像分析
準シソーラス用語： アウトライアー ,  オートメーション ,  計算負荷 ,  最終要素選択アルゴリズム ,  次元降下

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 線形 ,  最小二乗サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム