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赵兴

作品数：7 被引量：2H指数：1
供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 6篇遥感
  • 6篇高光谱遥感
  • 5篇遥感数据
  • 5篇光谱
  • 5篇高光谱遥感数...
  • 4篇光谱数据
  • 3篇光谱特征
  • 2篇学习算法
  • 2篇映射
  • 2篇数据分类
  • 2篇数据集
  • 2篇向量
  • 2篇滤波
  • 2篇高光谱数据
  • 1篇特征信息
  • 1篇图像
  • 1篇图像分类
  • 1篇图像分类方法
  • 1篇网络
  • 1篇类方

机构

  • 7篇哈尔滨工业大...

作者

  • 7篇赵兴
  • 6篇陈雨时
  • 3篇王强
  • 2篇时春雨
  • 1篇刘柏森
  • 1篇刘思宇

年份

  • 1篇2017
  • 3篇2015
  • 2篇2014
  • 1篇2013
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
一种高光谱遥感数据非线性降维方法
一种高光谱遥感数据非线性降维方法，本发明涉及到高光谱遥感数据的降维方法。本发明是要解决现有的高光谱数据线性降维方法对非线性特征保留较少的技术问题，本方法：先将高光谱遥感数据进行坏带去除、低通滤波后组织成N行D列的二维矩阵...
陈雨时林洲汉赵兴
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基于深度学习的高光谱遥感数据分类方法
基于深度学习的高光谱遥感数据分类方法，属于高光谱数据分类技术领域。本发明是为了解决现有对蕴含非线性特征的高光谱数据进行分类的方法存在分类精度低的问题。它首先对高光谱原始数据进行处理获得高光谱原始数据的光谱特征向量和空间特...
陈雨时赵兴王强时春雨
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一种高光谱遥感数据非线性降维方法
一种高光谱遥感数据非线性降维方法，本发明涉及到高光谱遥感数据的降维方法。本发明是要解决现有的高光谱数据线性降维方法对非线性特征保留较少的技术问题，本方法：先将高光谱遥感数据进行坏带去除、低通滤波后组织成N行D列的二维矩阵...
陈雨时林洲汉赵兴
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基于集成学习的高光谱遥感数据分类方法
基于集成学习的高光谱遥感数据分类方法，属于光谱数据分类技术领域。本发明为了解决现有高光谱数据的分类方法从光谱维的角度对数据进行分类，数据分类精度低的问题。它首先读取高光谱遥感数据，获得高光谱遥感数据的光谱特征和空间特征；...
陈雨时赵兴王强刘思宇
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基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法
基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法，属于高光谱遥感图像分类技术领域。本发明是为了解决高光谱遥感图像数据的分类精度低的问题。它主要是使用两层的集成结构对高光谱图像进行分类，分别是内层结构和外层结构；内层结构是通过随机...
陈雨时赵兴刘柏森
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基于深度置信网集成的高光谱数据分类方法研究
高光谱成像技术作为遥感领域的前沿科技，极大地扩展了人们获取地表信息的能力。在高光谱数据处理领域的众多研究热点中，对地物的分类技术得到了人们的广泛关注。然而高光谱数据的图谱合一以及高维度等数据特点也为分类带来了诸多问题，本...
赵兴
关键词：高光谱数据
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基于深度学习的高光谱遥感数据分类方法
基于深度学习的高光谱遥感数据分类方法，属于高光谱数据分类技术领域。本发明是为了解决现有对蕴含非线性特征的高光谱数据进行分类的方法存在分类精度低的问题。它首先对高光谱原始数据进行处理获得高光谱原始数据的光谱特征向量和空间特...
陈雨时赵兴王强时春雨
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