文件名称:
基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法
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文件大小: 478kb
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上传时间: 2021-03-07
详细说明：为提高遥感影像草地分类的精度，分析了卷积神经网络中提取图像特征的特点，提出了一种 基于特征整合深度神经网络的遥感影像特征提取算法。首先，将遥感影像数据进行PCA白化处理，降低 数据之间的相关性，加快神经网络学习的速率；其次，将从卷积神经网络中提取到的浅层特征和深层特征 进行双线性整合，使得整合后的新特征更加完善和优化；最后，对遥感数据进行训练，由于新特征中有效信 息的增加，使得特征表达能力得到提高，达到提高草地分类准确率的目的。实验结果表明：该算法能够有 效地提高草地分类的准确率，分类精度达到94.65%，相较于卷积神经网络、BP神经网络和基于SVM的分类算法分别提高了4.3%、10.39%和15.33%。
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