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深度学习通过逐层抽象的方式提取输入数据的深层特征,近年来在高光谱图像分类领域得到了广泛的应用。现有的高光谱图像深度特征提取方法大多属于有监督学习模型,其训练过程需要大量标记样本,而高光谱图像逐像素的标注困难且费时。为此,本文提出了一种基于谱间对比学习的无监督深度学习模型。无须对样本进行标注,仅通过建模不同光谱波段之间的关系便可实现特征提取。具体而言,由于高光谱图像不同的光谱通道刻画了同一物体在不同电磁波段的响应程度,因此必然存在一个特征空间,使得不同通道的光谱信息具有相似的表征。受此启发,本文首先将高维光谱信息分成两组,然后利用多层卷积操作分别提取每组波段的特征,最后对比不同样本所提取的特征,通过对比损失函数来优化模型。为了测试本文方法的性能,将其应用于高光谱图像分类任务中,在Houston 2013、Pavia University和WHU-Hi-Longkou 3个常用的数据集上进行了验证。试验结果表明,在每类仅使用10个训练样本的前提下,本文所提出的无监督学习模型能够获得比主成分分析、自编码器等常见的无监督模型更优越的分类性能。 相似文献
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在平差计算中,法方程式的组成与解算的工作量很大。解法方程式的方法很多,大家熟知的有高斯法、高斯——杜立特法、连续渐近法……等等。此外,尚有一种平方根法,是在计算机上解法方程式最方便的方法,除在操作上有条不紊,以及校核简单外,尚具有中间记录极少的特点。所以它是一种好的计算方法,为了使它得到广泛的采用,现介绍如次: 相似文献
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库尔勒国家数字地震台近震震级偏差分析 总被引:1,自引:1,他引:0
分析库尔勒国家数字地震台2013年1月至2014年12月测定的1 403个近震事件,与新疆地震台网发布的地震目录事件进行对比,计算二者的震级偏差值,并从震级、震中距及方位角等分析二者之间的关系。结果发现,随着地震震级的逐渐增大,震级偏差也随着增大;震级偏差与震中距之间也存在着一些联系。 相似文献
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