[发明专利]一种监督的高光谱多尺度图卷积分类方法有效
| 申请号： | 202110158621.2 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112949416B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 蒲生亮;宋逸宁;陈英瑶;李亚婷;谢小伟;许光煜;余美;常永雷;黄端;王维;刘贤三;叶发茂;何海清;刘波;聂运菊;夏元平 | 申请（专利权）人： | 东华理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/58;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南昌华成联合知识产权代理事务所(普通合伙) 36126 | 代理人： | 张建新 |
| 地址： | 344000*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及高光谱遥感智能信息处理领域，即采用多尺度的图卷积神经网络以监督的方式实现高光谱图像场景内地表覆盖的精细分类，更具体地说，本发明涉及一种监督的高光谱多尺度图卷积分类方法。本发明针对高维非线性的高光谱数据结构，通过构建全局、局部和光谱指数邻接矩阵，将少量的已知样本信息监督地用于训练多尺度的图卷积神经网络，可以使图卷积神经网络有效地适应高光谱图数据进行特征学习和标签预测，从而有助于增强高光谱数据非线性特征的图表达能力和提高地表覆盖分类识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 光谱 尺度 图卷 积分 方法 | ||
【主权项】：
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