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Multiple kernel feature line embedding for hyperspectral image classification
Ying Nong Chen
太空及遙測研究中心
資訊工程學系
研究成果
:
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期刊論文
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同行評審
7
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Multiple kernel feature line embedding for hyperspectral image classification」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Multiple Kernels
100%
Hyperspectral Image Classification
100%
Feature Line Embedding
100%
Kernel Features
100%
Pavia
28%
Kernel Principal Component Analysis
28%
Principal Coordinate Analysis (PCoA)
14%
Preprocessing Techniques
14%
Hyperspectral
14%
Support Vector Machine
14%
Embedding Method
14%
Dimensionality Reduction
14%
Linear Combination
14%
Benchmark Dataset
14%
Manifold Structure
14%
Nearest Feature Line
14%
Discriminative Ability
14%
Nonlinear Manifold
14%
Embedding Transformation
14%
Kernel Methods
14%
Embedding Stage
14%
Between-class Distance
14%
Indian Pines
14%
Unsupervised Dimensionality Reduction
14%
Kernel Learning
14%
Distance Vector
14%
Weighted Kernel Function
14%
Kernel Learning Method
14%
Kernel Weight
14%
Computer Science
Hyperspectral Image
100%
Image Classification
100%
Principle Component Analysis
100%
Experimental Result
33%
Support Vector Machine
33%
Preprocessing
33%
Linear Combination
33%
Embedding Method
33%
Kernel Function
33%
Processing Method
33%
Kernel Method
33%
Distance Vector
33%