ارزیابی تاثیر اندازه های آموزشی بر دقت الگوریتم SVM در طبقه بندی داده های ابرطیفی
Publish place: Geomatics 1386
Publish Year: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 2,119
This Paper With 10 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
GEO86_132
تاریخ نمایه سازی: 14 شهریور 1385
Abstract:
بدلیل پدیده هاف در طبقه بندی داده های ابر طیفی، طبقه بندی کننده های معمولی به تعداد نمونه های آموزشی زیادی نیاز دارند و معمولا نتایج رضایت بخشی بدست نمی آورند. در بسیاری از موارد جمع آوری حجم زیاد مورد نیاز از داده ها مشکل و غیر ممکن است. برای بهبود دقت طبقه بندی، با حجم داده های آموزشی کم، اخیرا روش Support Vector Machines (SVMs) مبتنی بر خواص هندسی داده ها توسط محققین پیشنهاد شده است.
در این تحقیق، کارایی و حساسیت SVM به تعداد نمونه های آموزشی کم در مقایسه با طبقه بندی کننده K-Nearest Neighbor (KNN) ارزیابی شده است. داده های ابر طیفی استفاده شده در این تحقیق بوسیله سنجنده Airborne Visible/Infrared Imaging Spectroradiometer (AVIRIS) در ژوئن 1992 در منطقه Indian Pines (Indiana) که شامل انواع مختلف پوشش گیاهی است اخذ شده است.
نتایج این تحقیق نشان می دهد که در همه موارد مورد آزمایش با تعداد نمونه های آموزشی مختلف، دقت طبقه بندی به روش SVM بطور قابل توجه ای بیشتر از روش KNN می باشد. بنابراین استفاده از SVM می تواند بعنوان یک راه حل برای مسئله تعداد نمونه های آموزشی برای حصول دقت مناسب در طبقه بندی داده های ابر طیفی مورد توجه قرار گیرد.
Keywords:
Authors
مجید خلیفه قلی
دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش از دور
عباس علیمحمدی
عضو هیئت علمی دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
محمدجواد ولدان زوج
عضو هیئت علمی دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :