[发明专利]一种基于卷积宽度迁移网络的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202111244668.7 | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN113947725A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 程玉虎;王浩宇;王雪松 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 任志艳 |
| 地址： | 221116 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积宽度迁移网络的高光谱图像分类方法，首先使用波段选择对原始高光谱图像进行预处理，去除波段冗余；然后通过在卷积神经网络中加入领域适应层同时对齐源域和目标域边缘概率分布和二阶统计量信息，并得到卷积领域适配网络以提取原始高光谱数据中深层领域不变性特征。接着提出加权条件最大均值差异，并将基于加权条件最大均值差异的正则项加入宽度网络，得到加权条件宽度学习网络以减少两域条件概率分布差异和类权重偏差，同时对特征进行宽度扩展。最后通过岭回归理论快速计算出输出权值。本方法可仅使用利用源域标记样本完成对目标域高光谱图像的无监督分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 宽度 迁移 网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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