一种半监督协同训练高光谱图像分类方法

    公开(公告)号:CN104732246B

    公开(公告)日:2018-04-27

    申请号:CN201510098328.6

    申请日:2015-03-05

    Abstract: 本发明涉及了一种在半监督协同训练框架下通过对子分类器分类结果编码、建立码书,采用码字匹配和聚类筛选的方式提高分类效果的方法。技术方案是:分别设计数据粗分类编码、码字匹配判决和聚类筛选三大模块,解决半监督协同训练中基分类器独立性低、迭代过程中误差累积和整体泛化性能低的问题。该方法通过多视图方式产生多个基分类器,提高基分类器之间的差异;通过编码与码字匹配的方式提高地物分类精度;通过聚类筛选避免误差累积问题,提升系统泛化性能,提高整体分类效果。

    一种半监督协同训练高光谱图像分类方法

    公开(公告)号:CN104732246A

    公开(公告)日:2015-06-24

    申请号:CN201510098328.6

    申请日:2015-03-05

    Abstract: 本发明涉及了一种在半监督协同训练框架下通过对子分类器分类结果编码、建立码书,采用码字匹配和聚类筛选的方式提高分类效果的方法。技术方案是:分别设计数据粗分类编码、码字匹配判决和聚类筛选三大模块,解决半监督协同训练中基分类器独立性低、迭代过程中误差累积和整体泛化性能低的问题。该方法通过多视图方式产生多个基分类器,提高基分类器之间的差异;通过编码与码字匹配的方式提高地物分类精度;通过聚类筛选避免误差累积问题,提升系统泛化性能,提高整体分类效果。

    认知无线网络频谱感知和接入决策联合的优化方法

    公开(公告)号:CN104579523B

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201410850416.2

    申请日:2014-12-31

    Abstract: 本发明涉及认知无线电网络频谱优化领域,提供认知无线网络频谱感知和接入决策联合的优化方法,次用户通过可能获得的吞吐量大小决定是否参与感知;决定参与感知的次用户进行频谱感知,获得本地感知结果,并根据似然比大小的顺序将本地感知结果上传给融合中心;融合中心根据判决准则做出主用户是否占用信道的决策;次用户根据判决结果和可能获得的吞吐量决定是否接入信道;当参与感知的次用户比例增长率和接入次用户比例增长率都趋于稳定时,获得参与感知的次用户比例和接入的次用户比例;本发明基于演化博弈,将频谱感知和接入二者联合起来,动态地调整次用户感知和接入的比例,最终达到均衡状态,优化系统性能。

    认知无线网络频谱感知和接入决策联合的优化方法

    公开(公告)号:CN104579523A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201410850416.2

    申请日:2014-12-31

    Abstract: 本发明涉及认知无线电网络频谱优化领域,提供认知无线网络频谱感知和接入决策联合的优化方法,次用户通过可能获得的吞吐量大小决定是否参与感知;决定参与感知的次用户进行频谱感知,获得本地感知结果,并根据似然比大小的顺序将本地感知结果上传给融合中心;融合中心根据判决准则做出主用户是否占用信道的决策;次用户根据判决结果和可能获得的吞吐量决定是否接入信道;当参与感知的次用户比例增长率和接入次用户比例增长率都趋于稳定时,获得参与感知的次用户比例和接入的次用户比例;本发明基于演化博弈,将频谱感知和接入二者联合起来,动态地调整次用户感知和接入的比例,最终达到均衡状态,优化系统性能。

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