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文檔簡(jiǎn)介
1、 本文主要從支持向量機(jī)的理論、方法，和應(yīng)用相結(jié)合的角度出發(fā)，在支持向量機(jī)算法、在遙感圖像中的應(yīng)用等方面進(jìn)行了系統(tǒng)的研究?！?本文提出了基于K均值聚類的SVM迭代訓(xùn)練算法。利用K均值聚類算法進(jìn)行樣本集壓縮，壓縮的結(jié)果作為初始訓(xùn)練樣本集，再通過(guò)加入邊界樣本和錯(cuò)分樣本來(lái)更新訓(xùn)練樣本集，將此過(guò)程迭代進(jìn)行直到錯(cuò)分樣本數(shù)目不變?yōu)橹?。考慮無(wú)目標(biāo)地理信息的情況下，結(jié)合遙感圖像紋理特征的分析，提出了一種基于支持向量機(jī)分類網(wǎng)絡(luò)的感興趣區(qū)域快速定位
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