Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4386985398> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 88 of
88
with 100 items per page.
- W4386985398 endingPage "212" @default.
- W4386985398 startingPage "198" @default.
- W4386985398 abstract "Hiperspektral görüntüler, zengin spektral bilgi içerdiklerinden dolayı uzaktan algılama başta olmak üzere birçok alanda etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Yüksek spektral boyutu ve karmaşık yapılarından dolayı, hiperspektral görüntülerin sınıflandırılmasında bazı sıkıntılar yaşanmaktadır ve bu nedenle sınıflandırma işlemlerinde ileri düzey algoritmalar (topluluk öğrenme algoritmaları, çekirdek tabanlı yöntemler vb.) tercih edilmektedir. Bu çalışma kapsamında, çekirdek tabanlı aşırı öğrenme makinesinin (ÇAÖM) hiperspektral görüntü sınıflandırmadaki kabiliyeti araştırılmış ve sınıflandırma performansı, iki farklı makine öğrenme algoritması (destek vektör makineleri ve rastgele orman) ile karşılaştırılmıştır. Çalışma kapsamında “Indian Pines” hiperspektral veri seti kullanılmıştır ve çalışma alanında 16 adet arazi örtüsü sınıfı bulunmaktadır. Boyut indirgeme amacıyla veriye temel bileşenler analizi yöntemi uygulanmıştır. Sınıflandırma işlemi hem orijinal hiperspektral verisine hem de temel bileşenler analizi ile boyutu indirgenmiş veriye uygulanmıştır. Boyut indirgeme işlemi sonucunda ilk 40 temel bileşen bant olarak seçilmiştir. En yüksek sınıflandırma doğrulukları hem orijinal veri seti için (%91,64) hem de boyutu indirgenmiş veri seti için (%83,45) DVM yöntemi ile elde edilmiştir. Ayrıca, orijinal veri setinin sınıflandırılması ile elde edilen doğrulukların boyutu indirgenmiş verinin sınıflandırması ile elde edilen doğruluklardan daha yüksek olduğu tespit edilmiştir." @default.
- W4386985398 created "2023-09-24" @default.
- W4386985398 creator A5089194290 @default.
- W4386985398 date "2023-05-04" @default.
- W4386985398 modified "2023-09-29" @default.
- W4386985398 title "Kernel Extreme Learning Machine for Hyperspectral Image Classification" @default.
- W4386985398 cites W1972524915 @default.
- W4386985398 cites W1990653740 @default.
- W4386985398 cites W1996213136 @default.
- W4386985398 cites W1998342250 @default.
- W4386985398 cites W2004206930 @default.
- W4386985398 cites W2017212187 @default.
- W4386985398 cites W2022106816 @default.
- W4386985398 cites W2026131661 @default.
- W4386985398 cites W2046113982 @default.
- W4386985398 cites W2048308819 @default.
- W4386985398 cites W2060173047 @default.
- W4386985398 cites W2076656703 @default.
- W4386985398 cites W2078619499 @default.
- W4386985398 cites W2087263574 @default.
- W4386985398 cites W2096553553 @default.
- W4386985398 cites W2099129687 @default.
- W4386985398 cites W2104269704 @default.
- W4386985398 cites W2106777458 @default.
- W4386985398 cites W2112341432 @default.
- W4386985398 cites W2114828048 @default.
- W4386985398 cites W2124706543 @default.
- W4386985398 cites W2132424470 @default.
- W4386985398 cites W2136251662 @default.
- W4386985398 cites W2138973222 @default.
- W4386985398 cites W2146611644 @default.
- W4386985398 cites W2153534417 @default.
- W4386985398 cites W2155632266 @default.
- W4386985398 cites W2163886442 @default.
- W4386985398 cites W2168880067 @default.
- W4386985398 cites W2261059368 @default.
- W4386985398 cites W2603834682 @default.
- W4386985398 cites W2613771876 @default.
- W4386985398 cites W2726070579 @default.
- W4386985398 cites W2743255627 @default.
- W4386985398 cites W2782517596 @default.
- W4386985398 cites W2793927960 @default.
- W4386985398 cites W2887596409 @default.
- W4386985398 cites W2904478076 @default.
- W4386985398 cites W2913243790 @default.
- W4386985398 cites W2924231817 @default.
- W4386985398 cites W2942346439 @default.
- W4386985398 cites W3000495970 @default.
- W4386985398 cites W3044346084 @default.
- W4386985398 cites W3122774149 @default.
- W4386985398 cites W4210699701 @default.
- W4386985398 cites W4225146933 @default.
- W4386985398 cites W4244307164 @default.
- W4386985398 cites W4309367935 @default.
- W4386985398 doi "https://doi.org/10.48123/rsgis.1237772" @default.
- W4386985398 hasPublicationYear "2023" @default.
- W4386985398 type Work @default.
- W4386985398 citedByCount "0" @default.
- W4386985398 crossrefType "journal-article" @default.
- W4386985398 hasAuthorship W4386985398A5089194290 @default.
- W4386985398 hasBestOaLocation W43869853982 @default.
- W4386985398 hasConcept C154945302 @default.
- W4386985398 hasConcept C15744967 @default.
- W4386985398 hasConcept C33923547 @default.
- W4386985398 hasConcept C41008148 @default.
- W4386985398 hasConceptScore W4386985398C154945302 @default.
- W4386985398 hasConceptScore W4386985398C15744967 @default.
- W4386985398 hasConceptScore W4386985398C33923547 @default.
- W4386985398 hasConceptScore W4386985398C41008148 @default.
- W4386985398 hasLocation W43869853981 @default.
- W4386985398 hasLocation W43869853982 @default.
- W4386985398 hasOpenAccess W4386985398 @default.
- W4386985398 hasPrimaryLocation W43869853981 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W1587224694 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W1979597421 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W2007980826 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W2061531152 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W2077600819 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W2748952813 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W2899084033 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W3002753104 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W4225152035 @default.
- W4386985398 hasRelatedWork W4245490552 @default.
- W4386985398 isParatext "false" @default.
- W4386985398 isRetracted "false" @default.
- W4386985398 workType "article" @default.