[发明专利]一种基于强化学习的高光谱图像波段选择方法在审
| 申请号： | 202111268014.8 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN113936219A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 李娜;赵慧洁;刘轩增;杨翔宇 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/84;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于强化学习的高光谱图像波段选择方法，包含以下步骤：(1)读入原始的高光谱图像数据集；(2)以选择信息量大且冗余度小的波段组合为准则，计算波段间的光谱信息增益；(3)基于马尔科夫决策过程在步骤(2)计算光谱信息增益的基础上设计强化学习波段选择环境模型，得到量化后波段选择模型的数学表达；(4)通过迭代求解模型最大化累计奖励期望对应的价值函数来获得最优波段组合，建立基于深度Q网络的强化学习波段选择方法；(5)引入目标网络机制和经验回放机制来获取相互独立的交互数据，实现迭代求解的稳定收敛；(6)引入ε‑贪心策略进行深度试错探索，实现决策训练过程中探索和应用的平衡；(7)以无监督的方式完成基于深度Q网络的强化学习波段选择模型的训练，得到最优波段组合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 光谱 图像 波段 选择 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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