[发明专利]一种基于聚类多重流形测度学习的高光谱影像降维方法在审
| 申请号： | 202111053158.1 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113920345A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 董燕妮;金垚 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/774;G06V10/764;G06V20/13 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 吴晓茜 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于聚类多重流形测度学习的高光谱影像降维方法，在多重局部测度学习的基础上，引入流形学习。通过多重测度学习，将原本复杂的非线性数据分解称为多个相互关联数据，使得在训练过程中能够更好的把握数据结构中的细节部分，在有针对性的进行训练的同时，还在一定程度上避免了过拟合，能够很好的处理非线性数据。在上述基础上，利用数据标签信息的同时，还能够有效利用数据本身的结构信息，最大化的将有限的先验信息利用起来。在降维的同时，还使得最后求得的特征空间能够有效的将不同类区分开来，对影像后续的分类起到帮助。本发明的有益效果是：线性分线性数据都能进行处理，同时避免了分类计算中的过拟合，提高了分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多重 流形 测度 学习 光谱 影像 方法 | ||
【主权项】：
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