本文主要研究内容
作者袁培森,翟肇裕,任守纲,顾兴健,徐焕良（2019）在《基于SVC和过采样的类别非均衡农业高光谱数据分类》一文中研究指出：系统研究了农业高光谱数据中少数类的分类质量问题。为了提升少数类的分类质量,提出采用过采样SMOTE技术增加少数类新样本,同时研究了SMOTE技术中新样本生成策略和少数类采样倍率对高光谱数据中少数类分类结果的影响,以及不平衡数据集上分类器与模型的匹配度。在新的采样数据集上采用多类分类SVC技术对少数类分类,提升了非均衡高光谱数据集中少数类的分类质量。在真实数据集上进行了试验验证,并对不同的分类方法和系统参数进行了试验对比和分析,结果表明,本文方法能够显著地提高非均衡高光谱数据中少数类分类效果,平均分类精度不小于0. 82,平均召回率提升幅度为11. 11%～26. 15%,F1提升幅度为5. 81%～40. 85%。
Abstract
ji tong yan jiu le nong ye gao guang pu shu ju zhong shao shu lei de fen lei zhi liang wen ti 。wei le di sheng shao shu lei de fen lei zhi liang ,di chu cai yong guo cai yang SMOTEji shu zeng jia shao shu lei xin yang ben ,tong shi yan jiu le SMOTEji shu zhong xin yang ben sheng cheng ce lve he shao shu lei cai yang bei lv dui gao guang pu shu ju zhong shao shu lei fen lei jie guo de ying xiang ,yi ji bu ping heng shu ju ji shang fen lei qi yu mo xing de pi pei du 。zai xin de cai yang shu ju ji shang cai yong duo lei fen lei SVCji shu dui shao shu lei fen lei ,di sheng le fei jun heng gao guang pu shu ju ji zhong shao shu lei de fen lei zhi liang 。zai zhen shi shu ju ji shang jin hang le shi yan yan zheng ,bing dui bu tong de fen lei fang fa he ji tong can shu jin hang le shi yan dui bi he fen xi ,jie guo biao ming ,ben wen fang fa neng gou xian zhe de di gao fei jun heng gao guang pu shu ju zhong shao shu lei fen lei xiao guo ,ping jun fen lei jing du bu xiao yu 0. 82,ping jun shao hui lv di sheng fu du wei 11. 11%～26. 15%,F1di sheng fu du wei 5. 81%～40. 85%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农业机械学报的袁培森,翟肇裕,任守纲,顾兴健,徐焕良，发表于刊物农业机械学报2019年06期论文，是一篇关于高光谱数据分类论文,支持向量分类论文,过采样论文,非均衡数据论文,农业机械学报2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农业机械学报2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：高光谱数据分类论文; 支持向量分类论文; 过采样论文; 非均衡数据论文; 农业机械学报2019年06期论文;