VW-SAE:一种改进的光谱数据特征表示方法

作者：胡晓勇; 王海荣^*; 刘午杨

来源：郑州大学学报(理学版）, 2021, 53(02): 34-40.

DOI：10.13705/j.issn.1671-6841.2020278

• 高光谱图像
• 可变加权
• 堆叠式自编码器
• 权重
• 氮元素

针对高光谱图像维度高、目标特征提取不准确的问题,提出了一种可变加权堆叠式自编码器(variable-wise weighted stacked autoencoder, VW-SAE)的光谱数据特征表示方法。VW-SAE方法在堆叠式自编码器(SAE)的基础上,从每个AE的输入层中识别出重要的变量,通过对输出变量的相关性分析,将输出信息映射在AE目标函数的不同变量,引入不同的权值进行训练,逐层提取获得与输出相关的特征,并将其堆叠形成深网络。通过对每层网络权重的调控,在降低光谱数据维度的过程中,更好地提取光谱数据中的特征信息,进而提高了预测模型的精度。为验证方法的有效性,使用已采集的10 248张水稻图像,在堆叠式自编码器结合全连接神经网络(SAE-FNN)的基础上,搭建了VW-SAE-FNN模型对水稻氮元素进行检测,实验结果表明该方法与SAE方法相比准确率明显提升。

• 单位
  北方民族大学