一種結合未標簽信息的主動學習算法
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標簽：學習算法(7448)
針對高光譜遙感影像分類中，傳統(tǒng)的主動學習算法僅利用已標簽數(shù)據(jù)訓練樣本，大量未標簽數(shù)據(jù)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(yōu)質的分類模型。實驗結果表明，與被動學習算法和傳統(tǒng)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(shù)敏感性。
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