【摘 要】
：
针对高光谱图像传统分类方法精度低、模型稳定性差而深度学习模型时间消耗大、计算成本高的问题,充分考虑高光谱图像的光谱信息和空间信息,提出了一种基于栈式压缩自编码的高光谱图像分类方法.将提取的邻域空间信息与待分类像素点的光谱信息融合,利用栈式压缩自编码提取融合后信息的深层特征,再利用逻辑回归确定高光谱图像中各像素点的类别.该方法在Indian Pines和Pavia University数据集上的总体分类精度分别达到了89.943％、93.949％.相比其他方法,该方法分类性能更优,可用于高光谱图像分类.
【机 构】
：
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林 541004;桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,广西桂林 541004
论文部分内容阅读
针对高光谱图像传统分类方法精度低、模型稳定性差而深度学习模型时间消耗大、计算成本高的问题,充分考虑高光谱图像的光谱信息和空间信息,提出了一种基于栈式压缩自编码的高光谱图像分类方法.将提取的邻域空间信息与待分类像素点的光谱信息融合,利用栈式压缩自编码提取融合后信息的深层特征,再利用逻辑回归确定高光谱图像中各像素点的类别.该方法在Indian Pines和Pavia University数据集上的总体分类精度分别达到了89.943％、93.949％.相比其他方法,该方法分类性能更优,可用于高光谱图像分类.
其他文献
为了校准由于工艺波动导致的数字时间转换器输出延时变化,提出了一种新型的自校准数字时间转换电路.电路由放大器、钟控比较器、数字时间转换器、时间电压转换电路及逻辑控制电路构成.校准电路在数字时间转换器每级延时单元增加电容阵列进行最大延时校准,通过时间电压转换电路将信号最大输出延时转换为电压,再将转换电压与校准电压的差值进行放大,放大后的结果经过比较器进行比较,比较结果通过控制电路调整延时单元负载电容大小,从而精确调整数字时间转换器的最大延迟,实现了数字时间转换器最大输出延时的自适应校准.数字时间转换器基于40
2021年10月21-22日,2021航天先进制造技术国际研讨会在广州召开.来自国内先进制造领域的专家、企业代表、高校和科研院所代表,中国航天科技集团有限公司(各院、厂、所)领导、工程技术人员、管理人员,相关企事业单位有关人员共计300余人参会.
1 引言rn当前,世界已经进入了宇宙空间资源深度开发、载人探火探月任务等新阶段,发射任务和需求正在日新月异地增长,同时随着人工智能数字模型化建设,重复使用、新动力、新材料等技术的发展,对动力推进装置提出了更高的要求.为了进一步解决未来重型火箭大推力问题,早日实现人类探火探月等太空任务,推动航空航天工业的蓬勃发展,需要研发具备更大推力的新型发动机,此时爆轰发动机应运而生.
针对于室内环境中传统标记号指向寻物效率较低,难以快速准确获取物品位置信息的问题,提出了一种直观、高效的定位指向解决方案.将超宽带室内定位技术与光束控制技术相结合,基于信号到达时间定位模型,采用对称双向双边测距方案获取信标与基站间的距离,上传至上位机中经三边定位算法计算出信标位置.指向时,将物品位置通过光束指向算法转换为光束灯的水平与垂直偏转角度,再进行DM X512协议编码后控制光束灯指向目标位置,以达到物品的精准定位与指向.系统经过验证,定位精度可达0.091 m,指向精度可达0.032 m,与传统标记
目前,低轨卫星通信技术发展迅速,以第三代合作伙伴计划(3GPP)、国际电信联盟(ITU)为首的全球各大标准化组织均开展了一系列标准化工作,推动卫星通信与5G移动地面通信的融合.然而,卫星具有的广覆盖、高动态等特征,使得与5G融合的卫星通信网络的移动性管理变得更为复杂,传统的切换技术已无法满足星地融合网络的服务质量需求.本文首先对卫星通信与5G融合的进展进行梳理.其次,分析与5G融合的卫星通信移动性管理关键问题.最后,给出与5G融合的卫星通信移动性管理的技术方向和建议.
为了改善传统AlGaN/GaN HEMT器件的表面电场、温度分布,提升器件击穿电压和稳定性,提出了一种具有均匀凹槽势垒(UGB)的新型AlGaN/GaN HEM T器件结构.UGB-AlGaN/GaN HEMT结构通过在栅电极和漏电极之间引入均匀分布的凹槽AlGaN势垒,降低了AlGaN层极化强度,导致沟道2DEG浓度下降,形成低浓度的2DEG区域,使器件沟道2DEG分布由均匀分布变成凹槽台阶状分布,从而调节器件的表面电场.利用电场调制效应在凹槽右侧形成新的电场峰值,有效降低栅极边缘的高峰电场.同时,优化
针对新兴应用的低时延需求以及移动边缘计算网络中移动设备趋于密集化,同时闲置计算资源丰富,使得系统计算资源利用率低下,考虑基于设备到设备通信的计算卸载有望满足新兴应用低延迟要求.另外,移动设备将计算密集型应用通过设备到设备通信卸载到空闲设备,能够提高计算资源利用率,缓解移动边缘计算网络计算压力.考虑移动边缘计算网络,利用网络模体对系统进行分析,捕获系统空闲计算资源,实现设备到设备卸载.具体来说,考虑基于网络基本组成结构、卸载数据流向的空闲计算资源发掘问题,结合链路传输质量及中断概率,利用KM(Kuhn-Mu
针对AlGaN/GaN HEM T器件存在的GaN缓冲层漏电和栅极漏端处电场集中效应导致器件耐压性能不高,无法完全发挥GaN材料高击穿电压优势的问题,提出了一种具有极化调制层的AlGaN/GaN HEMT器件结构.该结构主要有2个特点:一是缓冲层材料用禁带宽度更大的Al0.05 Ga0.95 N代替GaN,以减小缓冲层漏电,提高击穿电压;其次是在栅漏间势垒层上外延一层极化调制层,该极化调制层由Al组分沿材料生长方向线性降低的AlxGa1-xN(0
针对小型电子接插件插针位置的高精度检测,提出一种基于改进Zernike矩和均值漂移的亚像素检测方法.基于Canny算子进行边缘粗定位,提取插针感兴趣区域;改进传统Zernike矩法的模板尺寸,结合最大类间方差法实现自动最佳阈值选择;采用均值漂移对边缘点聚类,根据最小二乘法进行椭圆拟合,实现各插针位置的亚像素定位.仿真实验与实际测试结果表明,该方法能实现插针位置精确定位,定位误差在0.2像素范围内,具有定位精度高、噪声敏感度低的优点.
为了对潜在β-内酰胺酶蛋白质的功能和性质进行深入分析,构建了一个包含蛋白质信息注释、预测和特征性分析的综合平台(BLHub).BLHub采用Java、Bootstrap3.3.6、Ajax、jQuery、MySQL和Strust2等技术实现了平台前后端的数据交互,并且该平台整合了丰富的、多源的蛋白质注释信息,包括蛋白质结构信息、蛋白质活跃位点、蛋白质分类系谱以及抗生素耐药性信息等.同时平台嵌入了机器学习的预测模型,能有效发掘潜在的β-内酰胺酶并判断其所属子类.此外,BL Hub能对潜在的β-内酰胺酶进行后