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一种最大-最小距离嵌入的无监督高光谱图像分类方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2020100480220
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 | 2020100480220 | 专利名称 | 一种最大-最小距离嵌入的无监督高光谱图像分类方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V20/10(2022.01),G06V10/762(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06V10/77(2022.01),G06V10/774(2022.01),G06V10/80(2022.01),G06V10/82(2022.01) |
| 申请人 | 陕西师范大学 | 申请地址 | 710100 陕西省西安市长安区西长安街620号 |
| 发明人 | 曹菡 | 申请日期 | 2020-01-16 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 08:36:31 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种最大‑最小距离嵌入的无监督高光谱图像分类方法，包括如下具体步骤：S1：采取多尺度空间特征代替原始特征，得到多尺度特征向量；S2：将所述多尺度特征向量输入最大‑最小距离嵌入的深度自编码器模型，进行特征提取和降维；S3：通过K‑means聚类得到初始聚类结果；S4：利用引导滤波对所述初始聚类结果进行优化。本发明充分利用空间上下文信息，采用多尺度空间特征以便增强数据的判别性。为了克服聚类中的高维度问题，采用最大‑最小距离嵌入的深度自编码器实现特征表示和降维处理，同时也降低了聚类时间，将kmeans聚类结果采用引导滤波进行优化，进一步提高了分类性能。 | ||
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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