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- [发明专利]一种基于无损约束降噪的自编码方法-CN201710639224.0在审
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张毅;张劲松;韩静;柏连发
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南京理工大学
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2017-07-31
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2018-01-16
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G06T5/00
- 本发明公开了一种基于无损约束降噪的自编码方法，包括以下步骤1)、将噪声数据在无损约束降噪的自编码器中训练，初始化网络参数；所述自编码器的重构误差函数J中包括无损约束项||Xn‑Xc||2，其中，Xn为输入的带有噪声的训练数据，Xc是无噪声的数据，将噪声数据代入重构误差函数中进行训练，得到网络参数W和b；2)、根据步骤1)得到的网络参数，根据下式更新Xc；3)、重复步骤1)和2)，达到训练数据去噪和高信噪比特征学习。本发明的基于无损约束降噪的自编码方法去噪能力强，在学习特征的同时，能够去除原始数据中的噪声，从而获得高信噪比的数据；分类准确率高，提升了自编码器对噪声数据的泛化能力，从而提高自编码器在噪声数据下的分类和识别性能
- 一种基于无损约束编码方法
- [发明专利]一种形态成分约束优化的高光谱数据解混方法-CN202110267926.7在审
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汪顺清;肖亮
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南京理工大学
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2021-03-11
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2021-07-09
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G06F17/16
- 本发明公开了一种形态成分约束优化的高光谱数据解混方法，该方法主要是利用一批高光谱数据和纯物质光谱库，构造光谱样本扩展矩阵；通过估计波段噪声标准差和稀疏性结构噪声分解，使用l1范数来约束稀疏噪声，l2,0范数约束不同纯物质丰度系数的全局行稀疏性；建立形态成分约束优化的高光谱数据解混模型，交替迭代实现混合光谱的线性解混。本发明综合考虑了高斯随机噪声和稀疏性结构噪声对线性解混精度影响，对混合噪声鲁棒，可以有效克服同批光谱数据之间的波形形态结构差异性，通过优化迭代实现快速、高精度解混，解混的均方根误差小于0.0025；本发明方法对于岩石矿物识别和高光谱遥感地物精细识别等具有广泛应用前景
- 一种形态成分约束优化光谱数据方法
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