[发明专利]一种基于张量分解网络的高光谱异常检测方法在审
| 申请号： | 202110993380.3 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113807203A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 孙帮勇;赵哲 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王奇 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于张量分解网络的高光谱异常检测方法，步骤包括：步骤1、选取背景样本数据集；步骤2、通过自编码器和张量分解网络来恢复背景数据信息，先将训练集送入编码器中进行编码，通过三层编码网络逐步将输入数据降维，得到潜在特征；通过张量分解网络从潜在特征中分解出背景的低秩张量，通过解码器的解码操作，逐层恢复出背景数据；步骤3、通过重构误差进行异常检测，得到最终的检测结果图。本发明的方法，通过深度网络来模拟传统张量分解的过程，有效提高了网络的重建精度，进一步提高异常检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 分解 网络 光谱 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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