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一种基于高斯混合的变分动态融合网络的高光谱分类方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2024101543808
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2024101543808 | 专利名称 | 一种基于高斯混合的变分动态融合网络的高光谱分类方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V 10/764 (2022.01),G06V 20/10 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06V 10/80 (2022.01),G06V 10/30 (2022.01),G06V 10/40 (2022.01),G06V 10/58 (2022.01),G06N 3/042 (2 |
| 申请人 | 中国矿业大学 | 申请地址 | 江苏省徐州市铜山区大学路1号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2024-02-04 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:53:39 |
| 专利摘要 | 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于高斯混合的变分动态融合网络的高光谱分类方法。首先，利用K近邻搜索构建两模态的多尺度空间图，并利用图卷积学习获得多尺度特征。提出基于高斯混合的空间拓扑约束，通过约束两模态的拓扑一致性，抑制光谱噪声干扰。然后，设计多尺度动态图聚合模块以捕获多尺度特征中可共享的类辨识信息，并通过挖掘适合当前样本的个性化融合模式提升模型对地物尺度变化的适应能力，实现对模态信息的充分挖掘。最后，推导了两模态联合分布的证据下界，构建了多模态VAE，通过优化证据下界建模多模态联合分布，学习模态间复杂的非线性关系，实现了多模态数据融合，提高了复杂场景下高光谱图像分类的精度。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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