[发明专利]一种高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 201910074026.3 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109816018A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 刘凤莲;曹永兴;吴驰;朱军;薛志航;卜祥航;曾宏;张广全;赵琛 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中;李林合 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高光谱图像分类方法，包括如下步骤：S1：使用主成分分析算法提取高光谱图像的第一主成分，并作为训练标签；S2：将训练标签和高光谱图像原始数据输入卷积神经网络，获取重构数据；S3：使用优化的极限学习机算法对重构数据进行分类，获取高光谱图像的分类图；本发明解决了现有技术存在的无法实现对高光谱图像的准确分类以及分类精度和分类速度低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 高光谱图像 分类 重构数据 标签 主成分分析算法 卷积神经网络 极限学习机 原始数据 分类图 算法 优化 | ||
【主权项】：
1.一种高光谱图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：使用主成分分析算法提取高光谱图像的第一主成分，并作为训练标签；S2：将训练标签和高光谱图像原始数据输入卷积神经网络，获取重构数据；S3：使用优化的极限学习机算法对重构数据进行分类，获取高光谱图像的分类图。
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