[发明专利]基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202010622917.0 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111783884A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 郭延辉;智绪威;曲富丽;于谦 | 申请（专利权）人： | 山东女子学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 250300 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于深度学习的无监督高光谱图像分类方法，包括引入高光谱图像的负样本，结合原始高光谱图像构成高光谱图像样本，将高光谱图像样本划分为训练数据和待预测数据，并进行维度压缩，得到压缩后的训练数据和待预测数据；对压缩后的训练数据进行自回归，生成上下文信息；根据上下文信息和压缩后待预测数据之间的互信息进行高光谱图像样本的自身预测，得到对比预测编码器；将预测编码器应用在待分类高光谱图像上，得到特征数据，使用K‑Means聚类算法，对特征数据进行无监督分类。本发明避免了繁重的数据标注工作，提高了高光谱图像无监督分类的精确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 监督 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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