刘逸
- 作品数：77 被引量：105H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 子空间与存储体的高光谱图像跨域小样本分类
- 2024年
- 针对当前高光谱图像跨域小样本分类领域存在的问题,如低分类精度和有限的泛化能力,提出了一种子空间和存储体的跨域小样本高光谱图像分类方法。该方法改进了一种融合通道注意机制和光谱空间注意机制的特征提取器,以充分提取原始高光谱图像的光谱空间信息。通过对比学习机制,分析小样本之间的多样性和差异性,提升了模型在小样本情况下的判别能力和泛化性能。同时,利用自适应子空间来改进原型网络,以提高嵌入特征的利用率,从而提升了模型的分类精度。最后,引入存储体模块实现跨域对齐,增强了模型在跨域条件下的分类性能。通过迭代训练和不断优化,使用优化后的特征提取器对测试集进行分类。在四个常用的数据集上将文中方法与当前主流的高光谱跨域小样本分类方法进行了比较。实验结果显示,文中方法的分类效果优于其他现有方法,同时还展现出出色的泛化能力和鲁棒性。
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- 关键词：图像分类特征提取子空间存储体
- 基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐方法
- 本发明提出了一种基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐方法，实现步骤为：(1)提取用户属性数据和物品属性数据；(2)提取用户对物品的隐式评分数据；(3)生成训练样本集与测试样本集；(4)构建基于多维度特征嵌入和特征提...
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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
- 2024年
- 基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行HSI的特征提取与分类,设计了基于分组卷积的轻量化网络模型以降低网络参数量。对线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维后的高光谱图像采用小批量K均值聚类算法划分成不同的簇,并用簇中心的光谱特征代表不同的簇,以利用无类标样本的信息。在分组网络中将生成的特征图沿光谱维划分成一系列小组,每组通过多个残差块依次提取空间-光谱特征,这种分组策略可以充分利用波段的冗余性和差异性,降低网络参数,并实现轻量化。最后,采用主动学习选取信息量大的样本作为训练样本集,以解决带类标样本少的问题。实验结果表明,AL-CGNet在使用相同比例的6%训练样本的情况下,在Indian Pines,Botswana,Houston 3个数据集下的分类结果明显高于ClusterCNN,SSRN和HybridSN等方法,其OA分别为99.57%,99.23%,98.82%,甚至在训练样本更少5%的小样本情况下也是有效的。该方法不仅大大提高了HSI的分类效率,在获得高精度的同时还能高效率地提取特征。
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- 关键词：高光谱图像分类聚类
- 结合多阈值法的模糊聚类用于SAR图像变化检测被引量：6
- 2013年
- 针对模糊局部信息C均值算法运算量较高的问题,提出了一种新的结合多阈值法的模糊聚类算法,并用于合成孔径雷达图像变化检测中的差异图聚类.首先利用多阈值法对差异图进行预分割,得到变化类、非变化类以及待判别类;之后利用模糊局部信息C均值算法对待判别类中的像素点集进行聚类,而在聚类过程中涉及到邻域像素点不属于待判别类时,其隶属度值将取确定值0或1.该方法提高了对合成孔径雷达图像变化检测的精度,且运算量较低.相关的实验结果表明,与模糊C均值算法和模糊局部信息C均值算法相比较,该方法的检测性能更好,而运行时间比模糊局部信息C均值算法的运算时间降低了70%多.
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- 关键词：变化检测合成孔径雷达图像聚类粒子群优化
- 基于组合多感受野图神经网络的物品评分方法
- 本发明公开了一种基于组合多感受野图神经网络的物品评分方法，其实现步骤为：(1)构建属性特征提取模块；(2)构建结构特征提取模块；(3)构建图解码器模块；(4)生成组合多感受野图神经网络；(5)构建属性特征矩阵和用户‑物品...
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- 基于自监督学习及多任务学习的高光谱开放集分类方法
- 本发明公开了一种基于自监督学习和多任务学习的高光谱开放集分类方法，主要解决现有高光谱开放集分类方法无法充分利用高光谱开放集的无标签样本，导致分类精度低的问题，其实现方案为：输入高光谱图像并对其进行预处理；对预处理后的图像...
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- 基于矩阵分解及神经协同过滤的物品评分预测方法
- 本发明公开一种基于矩阵分解及神经协同过滤的物品评分预测方法，其步骤为：(1)构建用户‑物品评分矩阵；(2)对训练矩阵进行矩阵分解；(3)构建神经协同过滤网络；(4)对训练矩阵进行神经协同过滤；(5)提取神经协同过滤网络嵌...
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- 文献传递
- 基于主动学习和半监督学习的高光谱图像分类方法
- 本发明公开了一种基于主动学习和半监督学习的高光谱图像分类方法，克服了现有技术下标记样本数不足、选取的样本信息量低的问题。本发明具体实现的步骤为：(1)输入数据；(2)获取聚类图；(3)设置最大迭代次数为22；(4)分类；...
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- 基于自适应协同进化算法的信息核提取方法
- 一种基于自适应协同进化算法的信息核提取方法，主要解决现有技术不能保证推荐效果最优的问题。其实现步骤为：(1)构建用户评分矩阵；(2)初始化父代种群；(3)自适应调整交叉算子选择概率；(4)自适应调整变异算子选择概率；(5...
- 慕彩红刘逸冯伟刘若辰田小林张丹缑水平侯彪焦李成
- 文献传递
- 基于用户相似度的稀疏数据协同过滤推荐方法
- 本发明公开一种基于用户相似度的稀疏数据协同过滤推荐方法，主要解决现有技术中面临稀疏数据时，计算用户之间相似度值不准确，进而影响推荐质量的问题。其实现步骤为：(1)构建稀疏用户对项目的评分矩阵；(2)计算任意两个项目之间的...
- 慕彩红刘逸王喜智朱虎明熊涛刘若辰田小林冯伟焦李成
- 文献传递
