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椭圆核无监督自编码图卷积网络集成模型用于高光谱解混
通过应用 Autoencoder Graph Ensemble Model (AEGEM) 提出的集成模型工作流程,综合利用光谱分离技术和图卷积网络,该研究实现了对遥感图像中的端元进行提取和丰度估计,取得了优于传统算法的结果。
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a month ago
在高光谱图像中实施 Hottopixx 方法进行端元提取
本研究通过有效的 Hottopixx 方法,实现了从真实高光谱图像中提取端元成分,其估计结果比现有方法更准确。
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3 months ago
EndNet: 稀疏自编码器网络用于端元提取和高光谱分解
本文提出了一种基于两阶段自编码器网络的新型端元提取和高光谱反混合方案 EndNet,其结构完全优化和重组,通过引入额外的层和投影度量(即光谱角度距离(SAD)而不是内积)得到最优解,最后通过基于随机梯度的方法来扩展其可处理规模,该方法得到显
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7 years ago
使用二阶非负矩阵分解进行高光谱图像的分层聚类
本文介绍了一种针对高分辨率高光谱图像的层次聚类算法,该算法采用新型的二阶非负矩阵分解,能够高效、稳定地将像素划分为多个簇,并可用于提取纯点。实验结果表明,与 k-means、球形 k-means 和标准 NMF 等标准聚类技术相比,该方法的
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11 years ago
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