【摘 要】
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针对马尔可夫随机场分类算法中类条件概率估计不准及全局能量最小化计算负担重的问题，提出一种基于高效置信传播的改进马尔可夫随机场高光谱数据分类算法．采用基于光谱信息的统
【机 构】
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中国航天科工第四研究院指挥自动化技术研发与应用中心,北京航空航天大学教育部精密光电一体化重点实验室
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针对马尔可夫随机场分类算法中类条件概率估计不准及全局能量最小化计算负担重的问题，提出一种基于高效置信传播的改进马尔可夫随机场高光谱数据分类算法．采用基于光谱信息的统计支持向量机方法提高类条件概率估计精度；通过马尔可夫随机场分类算法引入空间相关信息，实现光谱与空间信息的有效结合；设计一种高效置信传播优化算法，降低计算负担、提高算法精度．实验结果表明该算法平均分类精度达到95．78％，Kappa系数为93．34％，且计算时间约为标准置信传播算法的25％，因此是一种计算负担小、分类精度高且具有实用价值的高光谱数
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