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一种用于光谱分析的基于混合标记的高光谱建模方法

摘要

本发明公开了分别建立基于机器学习的初级高光谱模型和二级高光谱模型;分别建立原始光谱数据库和二次光谱数据库;利用原始光谱数据库训练初级高光谱模型,训练过程中保留所有分类情况的综合比例,而不是直接确定分类;利用初级高光谱模型对未标记的高光谱图像数据进行标记,并对初级高光谱模型标记后的高光谱图像数据进行筛选,根据初级高光谱模型保留的所有分类情况的综合比例选取30%‑70%的较可靠高光谱图像数据构建二次光谱数据库;以二次光谱数据库为训练集、原始光谱数据库为测试集,对二级高光谱模型进行训练。本发明不需要庞大的光谱储存空间,充分利用未标记的光谱,很大程度上减少了标记成本。

著录项

  • 公开/公告号CN111967182A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN202010722630.5

  • 申请日2020-07-24

  • 分类号G06F30/27(20200101);G01N21/25(20060101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人张建中

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2023-06-19 08:58:14

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