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摘 要:本发明提供一种基于深度学习的高光谱图像波段选择方法,包括:利用原始的高光谱图像数据训练得到表征各波段重要性的权重向量;根据权重向量对波段数据进行逐波段的加权运算得到波段注意力映射;采用重构网络模块对波段注意力映射进行非线性重构,得到波段的重构输出;利用波段的重构输出、原始的波段数据以及权重向量构建最小化损失函数模型,采用梯度下降优化方法对所述模型中的参数进行逐层优化求解,得到优化后的波段权重,进一步根据权重排序结果选择波段子集。本发明提供一个通用的波段选择框架,充分考虑高光谱图像的非线性特性,并整合了特征提取与波段选择,避免了噪声波段的影响,结构设计灵活,且可以与任意神经网络模型结合。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911232855.6 | 专利名称: | 一种基于深度学习的高光谱图像波段选择方法 |
申请日: | 2019-12-04 | 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: | G06V20/13搜分类 选 光谱图像 高光谱搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-01 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111191514B | 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 |