[发明专利]一种基于空洞卷积神经网络的矿物光谱分类方法在审
| 申请号： | 202110630954.0 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113420795A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 田青林;郭帮杰;余长发;李瀚波;陈雪娇 | 申请（专利权）人： | 核工业北京地质研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/25 |
| 代理公司： | 核工业专利中心 11007 | 代理人： | 王婷 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于高光谱遥感应用技术领域，具体涉及一种基于空洞卷积神经网络的矿物光谱分类方法，包括：步骤一，矿物光谱数据获取，步骤二，矿物光谱数据增强，步骤三，矿物光谱样本划分，步骤四，构建空洞卷积神经网络分类模型，步骤五，设置参数并训练空洞卷积神经网络；步骤六，验证空洞卷积神经网络，步骤七，使用训练好的网络预测分类；步骤八，分类结果精度评价。本方法有效地解决了现有方法易受噪声影响，所需人工操作步骤多，人为判断误差明显，对于矿物光谱信号识别精度不够高，自动化程度较低，可扩展性差的技术问题，提高了海量光谱数据的处理效率和分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空洞 卷积 神经网络 矿物 光谱 分类 方法 | ||
【主权项】：
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