[发明专利]基于微型批处理与级联融合的图卷积网络高光谱分类方法在审
| 申请号： | 202110520751.6 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN113111863A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 吕欢欢;白爽;张辉;黄煜铖;王琢璐 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06F17/16;G06N3/04 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 125105 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于微型批处理与级联融合的图卷积网络高光谱分类方法，涉及高光谱图像处理与应用技术领域。将输入的高光谱影像数据集进行微型批量处理,CNN使用minibatch策略进行培训，得到数据集的所有子集，构造高光谱影像数据集的邻接矩阵，构建拉普拉斯矩阵，进行谱域中的图卷积，将通过傅里叶变换后的图信号进行卷积处理，从而提取特征，将miniGCNs与CNNs级联融合后，输出样本类别。本发明利用一种新的有监督的miniGCN进行网络训练，具有更大的灵活性，同时融合了卷积神经网络为HS图像分类任务提取更多样化和更具鉴别能力的特征表示，方法更具有有效性和优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 微型 批处理 级联 融合 图卷 网络 光谱 分类 方法 | ||
【主权项】：
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