ABSTRACT Classification är ett av de mest populära ämnena inom fjärranalys. Betrakta problemen med att fjärranalysdata är komplicerade och få märkta träningsprover begränsar prestandan och effektiviteten i klassificeringen av fjärranalysbild. För dessa problem föreslogs ett stort antal metoder under de senaste två decennierna. Men de flesta av dem ger inte goda resultat. I detta dokument, en fjärranalys bild klassificering algoritm baserad på ensemblen av extrem inlärning maskin (ELM) neurala nätverk, nämligen staplad autoencoder (SAE)-ELM, föreslås. För det första, på grund av att förbättra ensembleklassificeringsnoggrannheten, antar vi funktionssegmentering och SAE i urvalsdata för att skapa stor mångfald bland basklassificeringarna. Dessutom, ELM neurala nätverk väljs som en bas klassificerare för att förbättra inlärningshastigheten av algoritmen. Slutligen antas Q-statistik för att fastställa den slutliga ensemblebaserade klassificeringen. Experimentet jämför den föreslagna algoritmen med Baging, Adaboost, Random Forest et al., vilket visar att den föreslagna algoritmen inte bara får hög klassificeringsnoggrannhet på låg upplösning, mediumupplösning, hög upplösning och hyperspektral fjärranalys, utan också har stark stabilitet och generalisering av UCI-data. INDEX TERMS Fjärranalysklassificering, ensemblealgoritm, extrem inlärningsmaskin, Q-statistik, funktionsextraktion.
En ensemble av ELMs med staplad autoencoder har också använts för bildklassificering REF.
Remote Sensing Image Classification Based on Ensemble Extreme Learning Machine With Stacked Autoencoder
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}