【摘 要】
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To achieve high classification accuracy of hyperspectral data, a dimensionality reduction algorithm called Sample-dependent repulsion graph regularized auto-encoder(SRGAE) is proposed. Based on the sa
【出 处】
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Chinese Journal of Electronics
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To achieve high classification accuracy of hyperspectral data, a dimensionality reduction algorithm called Sample-dependent repulsion graph regularized auto-encoder(SRGAE) is proposed. Based on the sample-dependent graph, by applying the repulsion forc
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