基于冗余多尺度表示的小框架核回归方法研究及在光谱反射率重建中的应用

项目名称： 基于冗余多尺度表示的小框架核回归方法研究及在光谱反射率重建中的应用

项目编号： No.60903094

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 金属学与金属工艺

项目作者： 张伟峰

作者单位： 华南农业大学

项目金额： 17万元

中文摘要： 核回归较强的非线性学习能力使其在图像处理、生物信息技术、经济预测等领域显示出了诱人的应用前景。但是现实数据往往具有采样不均匀以及高噪声特点，如光谱反射率重建问题，使得观测样本具有多尺度不规则分布和异方差噪音的特征，基于传统高斯核的核回归方法不能有效解决这种问题。近年来对小框架逼近能力的进一步研究揭示，小框架不但具备小波的多尺度表示能力，而且还具有框架的冗余表示特性，比正交小波具有更强的抗噪能力。本项目将致力于基于小框架冗余多尺度表示的核回归方法研究以及在光谱反射率重建中的应用。通过利用小框架基来构造核函数，并将其引入核回归，可以结合两者的优点，获得良好的多尺度逼近能力、抗噪能力和泛化能力。本项目研究内容包括：加权多尺度小框架核的构造，最优小框架核基函数选择，小框架核大规模快速算法，自适应小框架核权值参数选取，基于多输出核回归的光谱反射率重建算法。

中文关键词： 核方法；小框架核；光谱反射率重建；局部学习；多输出回归

英文摘要：

英文关键词： Kernel methods；Framelet kernels；Reflectance estimation；Local learning；Multioutput regression