【摘 要】
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随着互联网大数据及云计算技术的发展,依托于不同网络算法的神经学习模型不断出现。其中基于神经网络的深度学习算法,通过多个输入、输出层级的逐步迭代学习,设置图像频率阈值,可以实现对截取图像切片、隐含层处理训练,以及不同标签数据信号的多层BP计算和偏置调节。依托有监督卷积神经网络,利用计算机图像处理单元、校正线性单元和迭代训练算法,对区域空间内的遥感图像进行预处理、影像分类、识别处理,以获得更高分辨率的
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随着互联网大数据及云计算技术的发展,依托于不同网络算法的神经学习模型不断出现。其中基于神经网络的深度学习算法,通过多个输入、输出层级的逐步迭代学习,设置图像频率阈值,可以实现对截取图像切片、隐含层处理训练,以及不同标签数据信号的多层BP计算和偏置调节。依托有监督卷积神经网络,利用计算机图像处理单元、校正线性单元和迭代训练算法,对区域空间内的遥感图像进行预处理、影像分类、识别处理,以获得更高分辨率的光谱图像。
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