系统工程与电子技术

作者：宋怡佳, 王海燕, 冯伟, 全英汇

单位：1. 西安电子科技大学电子工程学院, 陕西 西安 710071；2. 陕西省林业科学院, 陕西 西安 710016

关键词：跨场景分类,域自适应,集成学习,高光谱,迁移学习

基金：国家自然科学基金(62201438);国家自然科学基金(12005169);国家自然科学基金(62331019);陕西省自然科学基础研究计划(2021JC-23);陕西省林业科技创新重点项目(SXLK2022-02-8);陕西省社会科学界联合会项目(2022HZ1759);宁夏自然科学基金优秀青年项目(2024AAC05057)

针对跨场景分类问题, 结合集成学习和域自适应思想, 提出一种对齐子空间自适应集成学习(aligned subspace adaptive ensemble learning, ASAEL)算法。首先, 对原始数据进行多次随机抽样以解决样本不平衡问题。然后, 将源域和目标域进行几何配准和统计配准, 以构建一个公共的子空间。最后, 对目标场景中的数据进行分类, 在保留有效信息的前提下, 通过计算多次分类结果, 得出最终的分类标签。所提ASAEL算法可以解决迁移过程中产生投影的不确定性和随机性。在两个数据集上的实验结果表明: 与传统的机器学习和域自适应方法相比, 所提算法的准确性显著提高。

来源：2025年第2期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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