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面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析 总被引：2，自引：2，他引：0
为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。 相似文献
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为克服温度对溶解氧传感器的影响，对极谱型溶解氧检测系统的溶解氧电极激励源、高精度信号采样、软件标定和温度补偿等方面进行研究。通过对极谱型溶解氧传感器工作原理进行分析，设计了极谱型溶解氧传感器检测电路；根据溶解氧电极的温度特性，设计了基于NTC（负温度系数）热敏电阻的硬件温度补偿电路，并利用最小二乘法及RBF神经网络构建了软件温度补偿模型。利用饱和蒸馏水进行温度补偿实验，结果表明：经温度补偿后，该溶解氧检测系统的相对误差及采样波动均在1%以内，大大减小了传感器的非线性误差，测量精度和稳定性均可满足应用要求。 相似文献
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