基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对目前高光谱图像分类工作开展存在的问题,文章从实践角度入手,分析了分类任务进行的现状局限,并提出了融合光谱滤波的深度网络方法,其目的是为相关建设者提供一些理论依据。结果表明,采用非线性滤波方法进行的高光谱图像分类工作精度更高。
推荐文章
融合光谱滤波的高光谱图像分类深度网络
超光谱图像
SG滤波
中值滤波
空谱网络(SSN)
基于高通滤波的多光谱图像融合方法
图像融合
高通滤波
光谱保持
HIS变换
基于自编码的高光谱图像波段加权分类网络研究
高光谱图像分类
波段加权
注意机制
卷积神经网络
深度学习
基于高光谱图像的分类方法研究
高光谱图像
支持向量机
人工神经元网络
决策树分类
最大似然分类法
K -均值聚类法
迭代自组织方法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 融合光谱滤波的高光谱图像分类深度网络研究
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 光谱滤波 高光谱图像 分类深度网络 SG-SSN 非线性滤波方法
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 216-217
页数 2页 分类号 TP399
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘士豪 湖北大学楚才学院 5 1 1.0 1.0
2 姜博厚 湖北大学楚才学院 6 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2019(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
光谱滤波
高光谱图像
分类深度网络
SG-SSN
非线性滤波方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
总下载数(次)
23
总被引数(次)
0
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
电脑知识与技术:学术版2020年第9期 电脑知识与技术:学术版2020年第8期 电脑知识与技术:学术版2020年第7期 电脑知识与技术:学术版2020年第6期 电脑知识与技术:学术版2020年第5期 电脑知识与技术:学术版2020年第4期 电脑知识与技术:学术版2020年第36期 电脑知识与技术:学术版2020年第35期 电脑知识与技术:学术版2020年第34期 电脑知识与技术:学术版2020年第33期 电脑知识与技术:学术版2020年第32期 电脑知识与技术:学术版2020年第31期 电脑知识与技术:学术版2020年第30期 电脑知识与技术:学术版2020年第3期 电脑知识与技术:学术版2020年第29期 电脑知识与技术:学术版2020年第28期 电脑知识与技术:学术版2020年第27期 电脑知识与技术:学术版2020年第26期 电脑知识与技术:学术版2020年第25期 电脑知识与技术:学术版2020年第24期 电脑知识与技术:学术版2020年第23期 电脑知识与技术:学术版2020年第22期 电脑知识与技术:学术版2020年第21期 电脑知识与技术:学术版2020年第20期 电脑知识与技术:学术版2020年第2期 电脑知识与技术:学术版2020年第19期 电脑知识与技术:学术版2020年第18期 电脑知识与技术:学术版2020年第17期 电脑知识与技术:学术版2020年第16期 电脑知识与技术:学术版2020年第15期 电脑知识与技术:学术版2020年第14期 电脑知识与技术:学术版2020年第13期 电脑知识与技术:学术版2020年第12期 电脑知识与技术:学术版2020年第11期 电脑知识与技术:学术版2020年第10期 电脑知识与技术:学术版2020年第1期
论文1v1指导