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题名神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像降维与分类方法
被引量：17
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作者
高红民
李臣明
周惠
张振
陈玲慧
何振宇
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机构
河海大学计算机与信息学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第11期2715-2723,共9页
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基金
中央高校基本科研业务费项目(2014B13214
2015B 26914)
+1 种基金
十二五国家科技支撑计划项目(2015BAB07B03)
河海大学国家级大学生创新训练计划项目(201610294061)
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文摘
高光谱遥感影像由于其巨大的波段数直接导致信息的高冗余和数据处理的复杂,这不仅带来庞大的计算量,而且会损害分类精度。因此,在对高光谱影像进行处理、分析之前进行降维变得非常必要。神经网络敏感性分析可以用于对模型的简化降维,该文将该方法运用于高光谱遥感影像降维中,通过子空间划分弱化波段之间的相关性,利用差分进化算法(DE)优化神经网络结构,采用Ruck敏感性分析方法剔除掉对分类贡献较小的波段,从而实现降维。最后,采用AVIRIS影像进行实验,所提算法相比其他相近的降维与分类方法能获得更高的分类精度,达到85.83%,比其他相近方法中最优方法高出0.31%。
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关键词
高光谱遥感影像降维
神经网络敏感性分析
子空间划分
差分进化
ruck敏感性分析
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Keywords
Dimension reduction for hyperspectral remote sensing images
Sensitivity Analysis （SA） of artificialneural network
Subspace decomposition
Differential Evolution （DE）
ruck Sensitivity Analysis （SA）
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分类号
TP751.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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