| 一种基于Tucker分解的光谱张量降维及分类方法 | |
| 彭进业1; 闫荣华2; 汶德胜2; 冯晓毅3; 胡永明3; 王珺3 | |
| 2016-12-14 | |
| 公开日期 | 2017-06-13 |
| 授权国家 | 中国 |
| 专利类型 | 发明 |
| 摘要 | 本发明公开了一种基于Tucker分解的光谱张量降维及分类方法，该方法将影响地物光谱特征的因素作为类内因素，并将类内因素、类与像素光谱分别作为一种模式构建成一个3阶张量，对其进行基于低秩张量分解的降维；对3阶张量进行低秩张量分解得到核张量类空间矩阵Uclass、类内因素空间矩阵Uwithin?class和像素光谱矩阵Upixels；采用有监督分类器对无类别的测试高光谱图像d进行分类。本发明在模型建立后即可对高光谱图像进行分类，无需调整，而其他张量建模方法则需要反复设置、调整参数才能达到最佳分类效果；本发明将一类的所有像素光谱映射到同一系数向量上，从而将各种因素的影响减至最小，不但提高了分类精度，而且结果稳定。 |
| 主权项 | 0001.1.一种基于Tucker分解的光谱张量降维方法，其特征在于,包括以下步骤： 步骤1，随机选取高光谱图像中的像素光谱作为训练集，所选取的像素光谱有L个波段、 C类样本，分别在C类样本中的每类样本中随机选取W个像素光谱作为类内因素,其中C大于等于1的自然数，W为大于等于1的自然数； 步骤2，构建3阶张量 其中C为第一模式，W为第二模式，L为第三模式，其中L为大于等于1的自然数。 |
| 授权日期 | 2017-07-18 |
| 专利号 | CN201611153408.8 |
| 语种 | 中文 |
| 专利状态 | 审查中-实审 |
| 文献类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29789 |
| 专题 | 空间光学技术研究室 |
| 作者单位 | 1.西北大学 2.中国科学院西安光学精密机械研究所 3.西北工业大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 彭进业,闫荣华,汶德胜,等. 一种基于Tucker分解的光谱张量降维及分类方法. CN201611153408.8[P]. 2016-12-14. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| CN_106845517_A.pdf（325KB） | 专利 | 限制开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | ||
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