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基于卷积神经网络和循环神经网络的高光谱图像分类方法

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本发明公开了一种基于卷积网和循环神经网络的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术中高光谱图像分类精度低的问题。本发明具体步骤如下：(1)构造三维的卷积神经网络；(2)构造循环神经网络；(3)对待分类的高光谱图像矩阵进行预处理；(4)生成训练数据集和测试数据集；(5)利用训练数据集训练网络；(6)提取测试数据集空间特征和光谱特征；(7)融合空间特征和光谱特征；(8)对测试数据集进行分类。本发明引入三维卷积神经网络和循环神经网络提取高光谱图像的空间特征和光谱特征，融合两种特征进行分类，具有针对高光谱图像分类问题精度高的优点。

著录项

公开/公告号CN108460342B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-01

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN201810113878.4
发明设计人焦李成;唐旭;巨妍;张丹;陈璞花;古晶;张梦旋;冯婕;郭雨薇;杨淑媛;屈嵘;
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申请日2018-02-05
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人田文英;王品华
地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
入库时间 2022-08-23 11:27:27

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