[发明专利]一种基于多线性ICA的光谱张量降维的分类方法有效
| 申请号： | 201710204014.9 | 申请日： | 2017-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN107194410B | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 彭进业;闫荣华;汶德胜;冯晓毅;胡永明;王珺 | 申请（专利权）人： | 西北大学;中国科学院西安光学精密机械研究所;西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 61216 西安恒泰知识产权代理事务所 | 代理人： | 王芳 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多线性ICA的光谱张量降维的分类方法，该方法将影响地物光谱特征的因素作为类内因素，并将类内因素、类与像素光谱分别作为一种模式构建成一个3阶张量，对其进行基于低秩张量分解的降维；对3阶张量D进行多线性ICA(独立成分分析)分解得到类空间矩阵C | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 线性 ica 光谱 张量 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多线性ICA的光谱张量降维的分类方法，其特征在于,包括以下步骤：/n步骤1，随机选取高光谱图像中的像素光谱作为训练集，所选取的像素光谱有L个波段、C类样本，分别在C类样本中的每类样本中随机选取W个像素光谱作为类内因素,其中C为大于等于1的自然数，W为大于等于1的自然数；/n步骤2，构建3阶张量
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