【摘 要】
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目前，支持向量机技术（SVM）在遥感信息获取中普遍受到参数选择不准确和小样本问题的制约。针对这些问题，提出一种新的半监督集成SVM（EPS3VM）分类模型。模型一方面利用自适应变异粒子
【机 构】
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吉林财经大学管理科学与信息工程学院,中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院研究生院
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目前，支持向量机技术（SVM）在遥感信息获取中普遍受到参数选择不准确和小样本问题的制约。针对这些问题，提出一种新的半监督集成SVM（EPS3VM）分类模型。模型一方面利用自适应变异粒子群优化算法对SVM参数寻优以提高基分类器精度（PSVM）；另一方面采用自训练算法（Self-training），充分利用大量廉价的未标记样本产生性能差异的半监督分类器个体（PS3VM），其中，在未标记样本标注过程中，引入模糊聚类算法（Gustafson-kessel）来控制错误类剐的输入，最后对个体分类器采用加权集成策略，以
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