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基于张量半监督标度切维数约减的高光谱图像分类方法

3362018/08/10
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于张量半监督标度切维数约减的高光谱图像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开一种基于张量半监督标度切维数约减的高光谱图像分类方法，主要解决高光谱图像维数过高导致计算量大以及现有方法丢失空间信息的问题。其实现步骤是：将高光谱数据集表示成具有全波段的子数据立方体集合；从子数据立方体集合中选出有标记训练集、测试集和总训练集；构造有标记训练集的类间、类内不相似性矩阵和总训练集的样本相似性矩阵；由以上三个矩阵构造张量半监督标度切目标函数；对目标函数求解出投影矩阵；将有标记训练集和测试集投影到低维空间得到新的有标记训练集和测试集；将新的有标记训练集和测试集输入支撑矢量机进行分类，得到测试集的类别信息。本发明能获得较高的分类正确率，可用于地图制图，植被调查。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/13
  • 委托机构 西安电子科技大学
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