一种基于自适应分类网络模型的高光谱图像分类方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于自适应分类网络模型的高光谱图像分类方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：将待分类的高光谱图像输入至预先训练完成的分类网络模型中，得到分类结果；其中，分类网络模型由已知训练样本集训练得到；训练包括第一、第二训练过程：第一训练过程中，训练网络为多层堆叠的自动编码器网络，训练过程中采用的第一目标函数为均方误差交叉熵损失函数，并在第一目标函数中引入了相似性正则化约束，训练得到预分类网络模型；第二训练过程中，训练网络为将预分类网络模型的输出层替换为逻辑回归层的网络，训练过程中采用的第二目标函数为softmax交叉熵损失函数，训练得到分类网络模型。本发明提供了高光谱图像分类效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自适应分类网络模型的高光谱图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114419417A
申请号 ：
CN202111446447.8
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-11-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王文亮薛格妮
申请人 ：
常熟西军电技术转移有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市常熟市常福街道高新技术产业园宁波路98号
代理机构 ：
上海远诺知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
尹晓雪
优先权 ：
CN202111446447.8
主分类号 ：
G06V20/00
IPC分类号 ：
G06V20/00 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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