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本发明涉及一种基于核心样本自适应扩充的小样本高光谱图像分类方法,首先对高光谱图像进行数据预处理,得到训练样本和测试样本;采用MCFSFDP聚类方法自适应确定测试样本中的核心样本;将核心样本加入至训练样本中,扩充得到训练样本集;将训练样本集代入至生成对抗网络中进行训练,生成与训练样本集数量一致的生成样本,并将生成样本加入至训练样本集中,扩充得到训练样本数据集;将训练样本数据集代入至BP神经网络模型中进行训练,得到最终的BP神经网络模型;将测试样本代入至最终的BP神经网络模型中,正向计算得到小样本高
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112966740 A
(43)申请公布日 2021.06.15
(21)申请号 202110244446.9
(22)申请日 2021.03.05
(71)申请人 西安
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