文件名称:
用于监督超光谱图像分类的光谱空间域特定卷积深度极限学习机
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：光谱空间特征提取对高光谱图像（HSI）分类非常重要。 与传统的特征提取方法不同，诸如卷积神经网络（CNN）之类的深度学习模型可以自动学习光谱空间判别特征。 但是，深度学习模型通常需要构建一个庞大而复杂的网络，并且培训非常耗时。 为了解决这些问题，本文提出了一种谱空间特定的卷积深度极限学习机（ELM），称为S2CDELM，用于HSI分类。 首先，利用局部感受域（LRF）的概念，构造了具有两个分支的光谱空间卷积学习模块，分别用于光谱和空间特征提取。 具体地，通过使用随机卷积节点但不反向传播来构造卷积学习模块，其中分别设计了谱分支和空间分支。 然后将提取的特征进行级联并馈送到完全连接的堆叠式ELM网络中，以进一步利用光谱空间信息进行分类。由于随机生成ELM的卷积滤波器和输入权重，因此整个框架紧凑，简单，快速构建。 在流行的HSI基准数据集上的实验结果表明，与几种最新的分类器相比，S2CDELM可以提供令人满意的分类性能和快速的学习速度。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
