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基于贝叶斯层图卷积神经网络的高光谱图像分类方法.pdf

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本发明涉及一种基于贝叶斯层图卷积神经网络的高光谱图像分类方法,包括:步骤1:获取高光谱图像数据集,对高光谱图像数据集进行预处理,之后按照预设比例划分得到训练集和测试集;步骤2:构建贝叶斯层图卷积神经网络;步骤3:利用训练集和测试集对贝叶斯层图卷积神经网络进行训练和测试,得到训练完成的贝叶斯层图卷积神经网络;步骤4:利用训练完成的贝叶斯层图卷积神经网络对待测高光谱图像的目标进行识别分类,得到识别结果。本发明的方法实现对遥感图像的高效率与高准确度分类,解决了遥感图像的分类领域的不确定性评估问题,实现了分类结果置信度的量化,解决了神经网络系统面对小样本目标时由于过拟合现象从而可能导致的漏警问题。