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1.
高光谱遥感影像由于其巨大的波段数直接导致信息的高冗余和数据处理的复杂,这不仅带来庞大的计算量,而且会损害分类精度。因此,在对高光谱影像进行处理、分析之前进行降维变得非常必要。神经网络敏感性分析可以用于对模型的简化降维,该文将该方法运用于高光谱遥感影像降维中,通过子空间划分弱化波段之间的相关性,利用差分进化算法(DE)优化神经网络结构,采用Ruck敏感性分析方法剔除掉对分类贡献较小的波段,从而实现降维。最后,采用AVIRIS影像进行实验,所提算法相比其他相近的降维与分类方法能获得更高的分类精度,达到85.83%,比其他相近方法中最优方法高出0.31%。  相似文献   
2.
针对基于传统卷积神经网络模型的高光谱图像分类算法细节表现力不强及网络结构过于复杂的问题,设计了一种基于多尺度近端特征拼接网络的高光谱图像分类方法.通过引入多尺度滤波器和空洞卷积,在保持模型轻量化的同时可以获取更丰富的空间-光谱判别特征,并提出利用卷积神经网络近端特征间的相互联系进一步增强细节表现力.在3个基准高光谱图像...  相似文献   
3.
分析了梯级水电站的制约因素和协同管理等问题,提出梯级水电站协同管理模式指导下的梯级水电站群决策支持系统(GDSS)协同管理方法,并对基于多Agent技术的GDSS系统架构,Agent模块功能等进行详细设计.分析了梯级水电站交互协作问题,设计了GDSS采用初步筛选策略的合同网协议的任务调度招标、投标、中标以及流标与重投标过程.  相似文献   
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