TA的每日心情 | 开心 2020-8-4 15:07 |
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摘 要 : 遥 感 分 类 旨 在 从 图 像 光 谱 中 提 取 资 源 环 境 监 测 可 用 的 地 理 信 息 , 然 而 基 于 模 式 分 类 的 图 像 处 理 技 术 受% O% ]7 \& W9 X2 ]. s
光 谱 漂 移 影 响 而 缺 乏 历 史 样 本 重 复 利 用 的 有 效 策 略 , 制 约 着 有 限 目 标 样 本 下 遥 感 分 类 精 度 的 提 高 . 针 对 该 问 题 , 本 文
+ J9 j$ b: k4 M1 L8 L构 建 了 基 于 改 进 的 贝 叶 斯 ARTMAP 神 经 网 络 的 迁 移 学 习 遥 感 影 像 分 类 算 法 , 通 过 提 高 谐 振 匹 配 性 来 抑 制 类 别 扩 散 ,- x: \. o7 X, L: l& G( E: H* o
利 用 节 点 的 离 散 增 量 期 望 最 大 化 参 数 更 新 策 略 , 将 历 史 遥 感 样 本 中 的 地 物 分 类 先 验 信 息 迁 移 到 目 标 模 型 当 中 . 实 验 结
% e% T/ c/ i. c果 表 明 本 文 方 法 能 有 效 利 用 历 史 遥 感 数 据 弥 补 缺 少 目 标 训 练 数 据 的 不 足 , 相 比 于 其 他 样 本 利 用 策 略 大 幅 提 高 遥 感 影; T: }; v- E. e3 }* F
像 分 类 精 度 .
4 }- d) R% O) E关 键 词 : 遥 感 分 类 ; 信 息 提 取 ; 迁 移 学 习 ; ARTMAP; 神 经 网 络( f7 n3 s& s" V; _* n* U" _$ H
改进贝叶斯ARTMAP的迁移学习遥感影像分类算法.pdf
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