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基于极限学习机的高光谱图像分类快速主动学习方法

DOI：10.1049/iet-ipr.2018.5104 期刊：IET Image Processing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 由于地球表面起伏不平且地形复杂，获取遥感数据的训练样本既耗时又昂贵。因此，设计一个尽可能少用标注样本并减少计算时间的模型极具价值。现有文献中已提出多种用于高光谱图像（HSI）分类的主动学习（AL）算法，但其计算时间性能尚未得到重点关注。本文提出了一种基于极限学习机（ELM）的主动学习方法，在保持分类精度的同时有效缩短了计算时间。通过对比该方案与当前最先进的主动学习算法在分类精度和计算时间两方面的表现，进一步验证了其有效性。我们在两个高光谱数据集上采用不同查询策略实施了基于ELM的主动学习（ELM-AL），该方案实现了高达90%的分类精度——与基于支持向量机（SVM）的主动学习（SVM-AL）方案相当，但将计算时间显著缩短了1000倍。由此可见，该系统在大幅降低计算时间的同时保持了足够的分类精度，展现出令人鼓舞的效果。
作者： Monoj K. Pradhan，Sonajharia Minz，Vimal K. Shrivastava
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

设计一种模型，该模型尽可能少地使用标注样本，并通过基于极限学习机（ELM）的主动学习（AL）方法减少高光谱图像（HSI）分类的计算时间。

研究成果

与SVM-AL方法相比，所提出的ELM-AL方法在保持相当分类精度的同时显著减少了计算时间。结果表明，ELM分类器可进一步应用于其他现有主动学习方法，且通过在ELM分类器中集成核函数可提升分类精度。

研究不足

该研究聚焦于在保持分类准确率的同时降低计算时间，但基于极限学习机(ELM)方法的分类准确率略低于基于支持向量机(SVM)的方法。其性能取决于ELM中的激活函数和隐藏节点数量。

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