[发明专利]多目标进化卷积神经网络的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202210657479.0 | 申请日： | 2022-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN114882294A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 张梦璇;汪志刚;雷智锟;尚荣华;焦李成;刘龙 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多目标进化卷积神经网络的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术中网络较复杂，分类精度较低的问题。本发明具体步骤如下：(1)初始化个体架构信息组成种群；(2)解码个体生成训练集，验证集和卷积神经网络；(3)计算卷积神经网络的分类精度与浮点运算次数作为两个适应度；(4)采用交叉，变异，多目标选择对种群迭代更新得到最优种群；(5)使用最优种群中分类精度最高的个体对应的卷积神经网络对待高光谱图像进行分类。本发明采用进化算法实现对卷积神经网络自动设计，并使用多目标优化，具有针对高光谱图像分类问题精度高，结构简单的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 多目标 进化 卷积 神经网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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