[发明专利]一种基于多层卷积神经网络的水环境遥感数据建模方法在审
| 申请号： | 202010517540.2 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111680626A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 封雷;方芳;郭劲松;封丽;余由 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆乐泰知识产权代理事务所(普通合伙) 50221 | 代理人： | 娄淑贤 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于水环境遥感数据分析技术领域，具体涉及一种基于多层卷积神经网络的水环境遥感数据建模方法，数据模型由输入层、训练层和输出层依次连接组成；输入层输入为经过预处理的遥感影像数据；训练层包括卷积层、池化层和全连接层，卷积层、池化层和全连接层均由多个矩阵相互独立的隐藏神经元组成，输出层为输出结果，训练层通过对经过预处理的卫星获取的遥感影像数据的遥感光谱特征曲线逐层的特征提取学习输入高层特征并将其输入到全连接层中对结果进行识别，并由输出层输出结果，本发明旨在实现三峡库区的大尺度水环境在线遥感水质准确识别诊断，从而提供一种可靠、易用的大尺度水环境监测和辅助决策工具。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 卷积 神经网络 水环境 遥感 数据 建模 方法 | ||
【主权项】：
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