JavaShuo
欄目
標籤
Variable precision rough set based unsupervised band selection technique for hyperspectral image cla
時間 2021-01-13
標籤
高光譜
简体版
原文
原文鏈接
基於可變精度粗糙集的無監督波段選擇方法用於高光譜圖像分類 摘要 該方法利用VPRS定義了一種新的依賴度量。此外,依賴度量的定義使其對VPRS中參數參數的誤分類程度變得不那麼敏感。該方法首先使用所提出的依賴測度計算每對波段之間的相似性,然後從相似度值最大的波段中選擇一個波段。在此基礎上,提出了一種利用一階增量搜索逐條選擇信息頻帶的新準則。 基本知識 粗糙集理論中用於計算上、下近似的包含算子具有很大的
>>阅读原文<<
相關文章
1.
調程序感悟:Group lasso-based band selection for hyperspectral image classification
2.
Hyperspectral Band Selection by Multitask Sparsity Puisuit
3.
Hyperspectral Band Selection via Adaptive Subspace Partition Strategy
4.
論文解讀:BS-Nets: An End-to-End Framework For Band Selection of Hyperspectral Image
5.
論文閱讀:Scalable One-Pass Self-Representation Learning for Hyperspectral Band Selection
6.
Deep Learning for Hyperspectral Image Classification:An Overview
7.
Generative Adversarial Networks for Hyperspectral Image Classification
8.
《ADRN: ATTENTION-BASED DEEP RESIDUAL NETWORK FOR HYPERSPECTRAL IMAGE DENOISING》閱讀筆記
9.
Paper Reading -- 《Spectral-Spatial Attention Networks for Hyperspectral Image Classification》
10.
3-D Quasi-Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Denoising
更多相關文章...
•
RSS
元素
-
RSS 教程
•
ASP.NET Image 控件
-
ASP.NET 教程
•
漫談MySQL的鎖機制
•
Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
cla
rough
based
technique
unsupervised
selection
hyperspectral
variable
band
image
Redis教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
安裝cuda+cuDNN
2.
GitHub的使用說明
3.
phpDocumentor使用教程【安裝PHPDocumentor】
4.
yarn run build報錯Component is not found in path 「npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index「
5.
精講Haproxy搭建Web集羣
6.
安全測試基礎之MySQL
7.
C/C++編程筆記:C語言中的複雜聲明分析,用實例帶你完全讀懂
8.
Python3教程(1)----搭建Python環境
9.
李宏毅機器學習課程筆記2:Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
10.
阿里雲ECS配置速記
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
調程序感悟:Group lasso-based band selection for hyperspectral image classification
2.
Hyperspectral Band Selection by Multitask Sparsity Puisuit
3.
Hyperspectral Band Selection via Adaptive Subspace Partition Strategy
4.
論文解讀:BS-Nets: An End-to-End Framework For Band Selection of Hyperspectral Image
5.
論文閱讀:Scalable One-Pass Self-Representation Learning for Hyperspectral Band Selection
6.
Deep Learning for Hyperspectral Image Classification:An Overview
7.
Generative Adversarial Networks for Hyperspectral Image Classification
8.
《ADRN: ATTENTION-BASED DEEP RESIDUAL NETWORK FOR HYPERSPECTRAL IMAGE DENOISING》閱讀筆記
9.
Paper Reading -- 《Spectral-Spatial Attention Networks for Hyperspectral Image Classification》
10.
3-D Quasi-Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Denoising
>>更多相關文章<<