[发明专利]基于卷积神经网络的高光谱图像解混方法有效
| 申请号： | 201710805882.2 | 申请日： | 2017-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN107680081B | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 张向荣;焦李成;孙雨佳;冯婕;安金梁;李阳阳;侯彪;马文萍 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的高光谱图像解混方法，主要解决了现有技术在高光谱解混过程中，高光谱图像图像解混精度低、模型复杂、耗时长、效率低的问题。本发明的步骤为：获取数据矩阵，对数据矩阵进行预处理，构建含有基于像素的模糊分类结构的10层结构的卷积神经网络，训练卷积神经网络，模糊分类，将卷积神经网络输出结果进行归一化得到解混结果。本发明引入了基于像素的模糊分类结构的卷积神经网络模型，具有解混精度高、模型简单、计算量低、易于实现的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 光谱 图像 方法 | ||
【主权项】：
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