【摘 要】
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高光谱图像(HSI)由数百个波段组成,波段之间的相关性强且具有较高的冗余度,导致出现维度灾难并且分类的复杂性很高。为此,使用深度对抗子空间聚类(DASC)网络进行高光谱的波段
【机 构】
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湖北文理学院计算机工程学院,中国地质大学（武汉）计算机学院
【基金项目】
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教育部科技发展中心高校产学研创新基金—新一代信息技术创新项目(2018A02028)；国家自然科学基金资助项目(61773355, 61603355); 中国地质大学(武汉)中央高校基本科研业务费资助项目(G1323541717)；湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB528)；智能地学信息处理湖北省重点实验室开放研究项目(KLIGIP-2017B01)
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高光谱图像(HSI)由数百个波段组成,波段之间的相关性强且具有较高的冗余度,导致出现维度灾难并且分类的复杂性很高。为此,使用深度对抗子空间聚类(DASC)网络进行高光谱的波段选择,并引入拉普拉斯正则化使网络更优,在保证分类精度的前提下降低分类的复杂度。该网络通过在编码器和解码器中引入自表达层来模仿传统子空间聚类的"自表达"属性,充分运用光谱信息和非线性特征转换得到波段之间的相互关系,解决传统波段选择方法无法同时考虑光谱和空间信息的问题。同时,引入对抗学习来监督自编码器的样本表示和子空间
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