论文研究基于经验模态分解NCC特征选择的高光谱图像分类算法 .pdf

为了解决高维数据在分类时导致的维数灾难，降维是数据预处理阶段的主要步骤。基于稀疏学习进行特征选择是目前的研究热点。针对现实中大量非线性可分问题，借助核技巧，将非线性可分的数据样本映射到核空间，以解决特

基于图像模式特征放大的图像分割算法，王朗，钱晓华，为了解决制约超声长轴心脏图像外膜分割的问题，提出了图像特征模式小信号放大概念。首先通过构建能使图像边缘梯度模式稀疏化的变

鉴于使用单一特征无法获得令人满意的分类效果以及SVM在小训练样本时具有良好的分类性能,提出了基于多种目标分解方法和SVM的极化SAR图像分类方法。首先对原始极化SAR图像使用多种目标分解方法进行处理,

针对利用Yamaguchi分解模型的四个散射分量直接进行类别归属判断精度不高并且所分类别有限的问题，结合模糊C均值的理论，提出了一种基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR分类算法，把四个散射分量

基于流形模糊聚类算法的高光谱图像猪肉品质分类研究

基于ACO-SVM的光谱分类算法研究.pdf

为了进一步提高稀疏表示分类能力,提出了基于联合稀疏表示算法与形态学特征的高光谱图像(HSI)分类算法。该算法对高光谱图像提取主成分特征图,并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取,结合提

传统的高光谱数据特征选择方法分为监督和无监督模式,然而在高光谱数据实际处理中,大量无标记和少量有标记数据并存.此外,传统方法忽视了真实数据嵌入在高维空间中的流形结构.本文提出一种基于流形的半监督特征选

讨论了一个非线性动态模拟模型，该模型具有从1961年到2003年的全球人均生态足迹可变周期。该模型通过经验模态分解（EMD）方法进一步分类，分解和提取。 为了解决《 2006年地球生命力报告》中提出的

基于加性高斯白噪声在经验模式分解算法（EmpiricalModeDecomposition,EMD）下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。