《表3 Indian Pines数据集加权随机选择波段情况》

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《融合累积变异比和集成超限学习机的高光谱图像分类》

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剔除波段的波段累积变异比如表2所示。从剔除结果来看，剔除的波段（第1、88、104—109、150—163、219—220波段）正好包括由于水汽噪声影响的20个波段（第104—108、150—163、220波段），结果验证了波段累积变异比用于剔除波段是有效的。在余下的196个有效波段中，为了避免有些有效波段在降维过程中漏选，将有效波段平均分成14组，每组14个波段如图5所示。图5显示有效波段的累积变异比分布和分组情况，实验设定ELM分类器个数等于分组个数。每组按照波段累积变异比值进行加权随机选择波段，选择信息率至少要达到原信息的50%以上，共选出至少98个波段进行超限学习机学习，利用基于累积变异比的加权随机选择法选择每组波段的权值和样本个数如表3所示。