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摘 要：針對跨場景分類問題，結(jié)合集成學習和域自適應(yīng)思想，提出一種對齊子空間自適應(yīng)集成學習（aligned subspace adaptive ensemble learning， ASAEL）算法。首先，對原始數(shù)據(jù)進行多次隨機抽樣以解決樣本不平衡問題。然后，將源域和目標域進行幾何配準和統(tǒng)計配準，以構(gòu)建一個公共的子空間。（剩余14206字）
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基于高光譜跨場景遷移學習的集成對齊子空間自適應(yīng)算法
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