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Naive Bayesian Classifier在遥感影像分类中的应用研究

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:2
摘 要:将Naive Bayesian Classifier(简单贝叶斯网络分类器)用于遥感影像的分类,并对其主要问题如特征选择和后验概率推理等展开研究。使用K2结构学习算法选出具有类别可分性的波段,进一步利
  • 【题 名】Naive Bayesian Classifier在遥感影像分类中的应用研究
  • 【作 者】陶建斌 舒宁 沈照庆
  • 【机 构】武汉大学遥感信息工程学院 武汉430079
  • 【刊 名】《遥感信息》2009年 第2期 52-56页 共5页
  • 【关键词】贝叶斯网络 简单贝叶斯网络分类器 互信息 条件独立性假设 遥感影像 分类
  • 【文 摘】将Naive Bayesian Classifier(简单贝叶斯网络分类器)用于遥感影像的分类,并对其主要问题如特征选择和后验概率推理等展开研究。使用K2结构学习算法选出具有类别可分性的波段,进一步利用互信息测试对遥感波段之间的相关性做分析,去除冗余信息。特征(波段)的条件独立性假设简化了联合概率的计算,以较小的计算代价获得后验概率。在此基础上,将Naive Bayesian Classifier用于多光谱和高光谱影像的分类,获得很好的性能和相当高的稳健性。
 
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  • (1) 贝叶斯网络,简单贝叶斯网络分类器,互信息,条件独立性假设,遥感影像,分类
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