[发明专利]基于深度学习方法的高光谱数据处理方法有效
| 申请号： | 201911151815.9 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110852304B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 黄鸿;李政英;张臻;蒲春宇;潘银松 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/74;G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆乾乙律师事务所 50235 | 代理人： | 侯春乐 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习方法的高光谱数据处理方法，该方案能对现有的特征投影矩阵进行优化，得到优化特征投影矩阵，然后根据优化特征投影矩阵对高光谱数据进行处理，得到高光谱图像；本发明的有益技术效果是：提出了一种基于深度学习方法的高光谱数据处理方法，该方案能适用于不同的提取特征方法，能显著提高提取特征的识别能力，改善高光谱数据的处理效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习方法 光谱 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
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