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基于卷积神经网络与超限学习机的高光谱图像分类算法

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摘要

对于高光谱图像分类问题，作为高光谱图像的基础研究，它一直是高光谱图像重要的信息获取手段，高光谱图像分类的主要目标是根据待测地物的空间几何信息与光谱信息将图像中的每个像素划分为不同的类别。在高光谱图像分类问题上存在许许多多的挑战，比如高光谱的每个像素点的数据结构非常复杂，数据维度非常大。本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种基于卷积神经网络与超限学习机的高光谱图像分类算法，既能提高高光谱图像的分类精度，又能保持比较少的时间的耗费寻找最优的参数的算法。

著录项

公开/公告号CN107122708A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-09-01

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN201710161399.5
发明设计人曹发贤;杨志景;蒋梦莹;陈尉钊;李特权;凌永权;蔡念;
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申请日2017-03-17
分类号
代理机构广东广信君达律师事务所;
代理人杨晓松
地址 510062 广东省广州市越秀区东风东路729号
入库时间 2023-06-19 03:16:17

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-09-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20170317

实质审查的生效
2017-09-01

公开

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