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遥感多分类器集成方法与应用 杜培军 等 著 专业科技 文轩网
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遥感多分类器集成方法与应用
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分类是遥感影像处理分析的重要内容和研究热点,针对遥感影像分类中不同分类器各具优势、相互补充的特点,将模式识别领域的研究热点-多分类器系统引入遥感领域,系统介绍了遥感多分类器集成理论、方法和典型应用。全书内容包括七章:第一章介绍了遥感影像分类进展,通过对不同分类器的比较与分析,构建了分类器集合;第二章从理论与实例两方面,探讨了集成学习和多分类集成的理论基础,分析了分类器多样性与互补性的评价,介绍了分类器选择的常用指标和方法;第三章重点探讨了基于样本操作和特征变换的多分类器集成方法,重点是Boosting、Bagging、RandomForest等方法的应用;第四章将优选的集成学习方法RotationForest用于遥感影像分类,实现了RotationForest从特征旋转、基分类器改进到空间光谱特征综合的拓展应用;第五章分析了基于异质分类器组合的多分类器集成方法,对多分类器选择、组合等进行了null
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