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一種結合未標簽信息的主動學習算法

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  針對高光譜遙感影像分類中,傳統的主動學習算法僅利用已標簽數據訓練樣本,大量未標簽數據被忽視的問題,提出一種結合未標簽信息的主動學習算法。首先,通過K近鄰一致性原則、前后預測一致性原則和主動學習算法信息量評估3重篩選得到預測標簽可信度高并具備一定信息量的未標簽樣本;然后,將其預測標簽當作真實標簽加入到標簽樣本集中;最后,訓練得到更優質的分類模型。實驗結果表明,與被動學習算法和傳統的主動學習算法相比,所提算法能夠在同等標記的代價下獲得更高的分類精度,同時具有更好的參數敏感性。

一種結合未標簽信息的主動學習算法

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