一种基于多模数据的空谱特征选择方法、装置及存储介质

AITNT
正文
推荐专利
一种基于多模数据的空谱特征选择方法、装置及存储介质
申请号:CN202411838145
申请日期:2024-12-13
公开号:CN119785134A
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供了一种基于多模数据的空谱特征选择方法、装置及存储介质,该方法,包括:对高光谱影像多模数据集进行自适应多模谱分析,得到多模低维表示;将多模低维表示作为回归目标引入RFS算法,确定AMFS的目标函数;对AMFS的目标函数进行优化和求解,得到回归系数矩阵;将回归系数矩阵的元素按照从大到小的顺序排序,筛选出前p个空谱特征。用以解决现有技术中无法充分利用多模数据潜藏的互补信息导致数据冗余且计算量大的问题。
技术关键词
特征选择方法 拉普拉斯 矩阵 影像 训练样本集 特征选择装置 广义特征值 可读存储介质 数据冗余 模式 算法 输出模块 参数 计算机 处理器 代表
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于弹簧模型的自适应加权双流航磁补偿方法
航磁补偿方法 Lawson模型 数据 弹簧 一维卷积神经网络
2
矿体虚拟剖切与钻孔数据生成方法及矿体轮廓线智能生成方法
数据生成方法 矿体轮廓线 多面体 坐标系 三维模型
3
基于多任务持续学习的帕金森病情语音预测方法及装置
多任务 学习算法 患者 语音特征数据 矩阵
4
基于时空建模与多维度分析的输油管道监测方法及系统
概率生成模型 多源时空数据 后验概率分布 图谱 输油管道监测系统
5
基于深度强化学习的交通信号灯自适应配时控制方法及系统
交通信号灯 深度强化学习 交叉口 网络 理论
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号