基于深度学习的高光谱图像分类方法研究.docx
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基于深度学习的高光谱图像分类方法研究基于深度学习的高光谱图像分类方法研究摘要:高光谱成像技术在许多领域中具有广泛的应用。然而,高光谱图像的数据量庞大且复杂,传统的分类方法往往无法有效地处理这些数据。因此,本文提出了一种基于深度学习的高光谱图像分类方法。首先,我们使用卷积神经网络对高光谱图像进行特征提取。然后,我们使用多层感知器对提取的特征进行分类。实验结果表明,本方法能够在高光谱图像分类任务中取得良好的性能。关键词:高光谱成像,深度学习,卷积神经网络,多层感知器一、引言高光谱成像技术是一种能够获取多个波段
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