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主动学习联合聚类分组网络的高光谱遥感图像分类
信息科学 | 更新时间：2024-05-18
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    • 主动学习联合聚类分组网络的高光谱遥感图像分类

    • Active learning-clustering-group convolutions network for hyperspectral images classification

    • “科技新闻播报：在高光谱图像分类领域，专家提出了一种创新方法AL-CGNet。该方法结合主动学习和聚类分组网络，有效应对网络参数量大和带类标样本少的挑战。AL-CGNet通过轻量化网络模型降低参数量，并利用无类标样本信息提升分类精度。实验证明，AL-CGNet在多个数据集上表现优异，显著提高HSI分类效率与精度，为相关领域研究提供有力支持。”
      ”
    • 光学精密工程   2024年32卷第9期 页码：1395-1407

    • DOI：10.37188/OPE.20243209.1395    

      中图分类号： TP391

    • 纸质出版日期：2024-05-10，

      收稿日期：2023-11-02，

      修回日期：2023-12-12，

    扫 描 看 全 文

  • 刘敬,李银桥,刘逸.主动学习联合聚类分组网络的高光谱遥感图像分类[J].光学精密工程,2024,32(09):1395-1407. DOI： 10.37188/OPE.20243209.1395.

    LIU Jing,LI Yinqiao,LIU Yi.Active learning-clustering-group convolutions network for hyperspectral images classification[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(09):1395-1407. DOI： 10.37188/OPE.20243209.1395.

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相关作者

刘逸
李洋
姜肖楠
张雨
傅瑶
吴凡路
黄泽贤
黄鸿

相关机构

中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学
重庆大学 光电技术与系统教育部重点实验室
北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院
河南科技大学 机电工程学院
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