本文主要研究内容
作者孟佳佳,王弢（2019）在《基于深度残差网络的遥感数据分类》一文中研究指出：论文提出了一种基于深度残差卷积神经网络的高光谱遥感数据的分类方法。我们将深度残差卷积神经网络作为一种分类器,将待分类的像元及其领域像元一同作为神经网络的输入,通过残差网络的算法模型实现高光谱遥感数据的分类。我们使用深度学习技术将数据特征提取出来再进行分类,以达到提高分类准确度和效率的目的。本文主要通过改善分类方法来增强遥感数据分类的效率和处理能力。
Abstract
lun wen di chu le yi chong ji yu shen du can cha juan ji shen jing wang lao de gao guang pu yao gan shu ju de fen lei fang fa 。wo men jiang shen du can cha juan ji shen jing wang lao zuo wei yi chong fen lei qi ,jiang dai fen lei de xiang yuan ji ji ling yu xiang yuan yi tong zuo wei shen jing wang lao de shu ru ,tong guo can cha wang lao de suan fa mo xing shi xian gao guang pu yao gan shu ju de fen lei 。wo men shi yong shen du xue xi ji shu jiang shu ju te zheng di qu chu lai zai jin hang fen lei ,yi da dao di gao fen lei zhun que du he xiao lv de mu de 。ben wen zhu yao tong guo gai shan fen lei fang fa lai zeng jiang yao gan shu ju fen lei de xiao lv he chu li neng li 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自数字技术与应用的孟佳佳,王弢，发表于刊物数字技术与应用2019年01期论文，是一篇关于卷积神经网络论文,高光谱图像论文,图像分类论文,深度学习论文,数字技术与应用2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自数字技术与应用2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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