[发明专利]一种基于改进的多层感知机的高光谱遥感影像分类方法在审
| 申请号： | 201910771371.2 | 申请日： | 2019-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN110717374A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 张骏鹏 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 成立珍 |
| 地址： | 210019 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的多层感知机的高光谱遥感影像分类方法，包括步骤一：图像选择与预处理，步骤二：提取训练数据，步骤三：特征选择与特征提取，步骤四：分类处理等。发明所述分类方法中感知机训练精度增加，测试精度也增加了，能很好的对数据集地物进行分类，随着训练样本数量的减少，实验训练精度与测试精度也随之减少，未发现过拟合现象，说明本发明设计有良好的稳定性及适应性。训练样本逐渐减少到10％时，训练精度依旧较高，说明本方案在对小样本训练过程中依然有很好的分类精度，有很好的适应性，本方案很好的解决了小训练样本数量对实验精度的不利影响。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本 分类 高光谱遥感影像 预处理 测试 多层感知 分类处理 实验训练 特征提取 特征选择 图像选择 训练过程 训练数据 感知机 数据集 小样本 地物 拟合 改进 发现 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进的多层感知机的高光谱遥感影像分类方法，其特征在于，具体包括：/n步骤一：图像选择与预处理，选择图像数据集，进行预处理；/n步骤二：提取训练数据，选取用来训练的数据组，搭建多层感知机模型；/n步骤三：特征选择与特征提取；经过训练提取出数据样本的特征；/n步骤四：分类处理，输入需要分类的数据组，根据训练得到的特征进行分类；/n步骤五：输出分类结果。/n
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