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树状分类器法用于气体红外光谱数据的识别分类

范伟

范伟. 树状分类器法用于气体红外光谱数据的识别分类[J]. 红外技术, 2004, 26(1): 9-12. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.01.003
引用本文: 范伟. 树状分类器法用于气体红外光谱数据的识别分类[J]. 红外技术, 2004, 26(1): 9-12. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.01.003
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Tree Discriminator Algorithm Used for Identification and Classification of Gas Infrared Remote Sensing Data[J]. Infrared Technology , 2004, 26(1): 9-12. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.01.003
Citation: Tree Discriminator Algorithm Used for Identification and Classification of Gas Infrared Remote Sensing Data[J]. Infrared Technology , 2004, 26(1): 9-12. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.01.003
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树状分类器法用于气体红外光谱数据的识别分类

  • 中国科学院安徽光学精密机械研究所,安徽,合肥,230031

  • 中国科学院等离子体物理研究所

详细信息

  • 中图分类号: TN216

Tree Discriminator Algorithm Used for Identification and Classification of Gas Infrared Remote Sensing Data

摘要

    摘要
  • 摘要: 介绍了一种新的分类方法―树状分类器法,它抛弃了传统的线性搜索,用一个超平面进行分类的局限,引入了多个超平面进行分类,从而对在特征空间分布复杂交错的、非线性可分的样本有着较好的分类效果.文中详细地介绍了其原理,并利用树状分类器进行算法训练和鉴别分类.通过实例比较说明,此方法应用于大气遥感红外光谱数据的复杂样本进行分类和识别时,相比于一个超平面是更行之有效的.
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