Deep Belief Network for Feature Extraction of Urban Artificial Targets
المؤلفون المشاركون
Dai, Xiaoai
Cheng, Junying
Gao, Yu
Guo, Shouheng
Yang, Xingping
Xu, Xiaoqian
Cen, Yi
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Reducing the dimension of the hyperspectral image data can directly reduce the redundancy of the data, thus improving the accuracy of hyperspectral image classification.
In this paper, the deep belief network algorithm in the theory of deep learning is introduced to extract the in-depth features of the imaging spectral image data.
Firstly, the original data is mapped to feature space by unsupervised learning methods through the Restricted Boltzmann Machine (RBM).
Then, a deep belief network will be formed by superimposed multiple Restricted Boltzmann Machines and training the model parameters by using the greedy algorithm layer by layer.
At the same time, as the objective of data dimensionality reduction is achieved, the underground feature construction of the original data will be formed.
The final step is to connect the depth features of the output to the Softmax regression classifier to complete the fine-tuning (FT) of the model and the final classification.
Experiments using imaging spectral data showing the in-depth features extracted by the profound belief network algorithm have better robustness and separability.
It can significantly improve the classification accuracy and has a good application prospect in hyperspectral image information extraction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dai, Xiaoai& Cheng, Junying& Gao, Yu& Guo, Shouheng& Yang, Xingping& Xu, Xiaoqian…[et al.]. 2020. Deep Belief Network for Feature Extraction of Urban Artificial Targets. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193798
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dai, Xiaoai…[et al.]. Deep Belief Network for Feature Extraction of Urban Artificial Targets. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193798
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dai, Xiaoai& Cheng, Junying& Gao, Yu& Guo, Shouheng& Yang, Xingping& Xu, Xiaoqian…[et al.]. Deep Belief Network for Feature Extraction of Urban Artificial Targets. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193798
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1193798
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر