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摘 要:本发明提供了一种基于聚类多重流形测度学习的高光谱影像降维方法,在多重局部测度学习的基础上,引入流形学习。通过多重测度学习,将原本复杂的非线性数据分解称为多个相互关联数据,使得在训练过程中能够更好的把握数据结构中的细节部分,在有针对性的进行训练的同时,还在一定程度上避免了过拟合,能够很好的处理非线性数据。在上述基础上,利用数据标签信息的同时,还能够有效利用数据本身的结构信息,最大化的将有限的先验信息利用起来。在降维的同时,还使得最后求得的特征空间能够有效的将不同类区分开来,对影像后续的分类起到帮助。本发明的有益效果是:线性分线性数据都能进行处理,同时避免了分类计算中的过拟合,提高了分类精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111053158.1 | 专利名称: | 一种基于聚类多重流形测度学习的高光谱影像降维方法 |
申请日: | 2021-09-09 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/762搜分类 光谱影像 高光谱搜索 |
公开/公告日: | 2024-04-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113920345B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |