[发明专利]基于核心样本自适应扩充的小样本高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202110244446.9 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN112966740A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 丁晨;陈非熊;庄旭思;陈家祯;王旭珂;李润泽;苏舸夫;石武军;吴昊 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学;陕西山河明泽生态环境技术咨询有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杨媛媛 |
| 地址： | 710121 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于核心样本自适应扩充的小样本高光谱图像分类方法，首先对高光谱图像进行数据预处理，得到训练样本和测试样本；采用MCFSFDP聚类方法自适应确定测试样本中的核心样本；将核心样本加入至训练样本中，扩充得到训练样本集；将训练样本集代入至生成对抗网络中进行训练，生成与训练样本集数量一致的生成样本，并将生成样本加入至训练样本集中，扩充得到训练样本数据集；将训练样本数据集代入至BP神经网络模型中进行训练，得到最终的BP神经网络模型；将测试样本代入至最终的BP神经网络模型中，正向计算得到小样本高光谱图像的分类结果，通过对训练样本进行两次自适应样本扩充，有效提高了神经网络的泛化能力和小样本高光谱图像分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 核心 样本 自适应 扩充 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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