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摘要
本发明提出了一种基于三元权值卷积神经网络的高光谱图像波段选择方法,解决了高光谱图像波段选择分类精度差及波段选择效率低的问题。实现步骤为：获取高光谱图像的训练样本集和测试样本集；构建三元权值卷积神经网络；计算三元权值卷积神经网络的损失；通过对三元权值卷积神经网络进行训练获取高光谱图像的波段选择结果。本发明在波段选择过程中保留了原始波段信息,构建了波段数目约束损失函数,使用离散梯度传播方法优化波段选择层,将波段选择过程与分类过程共同优化,有效提升了高光谱图像分类精度,提高了波段选择效率。
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