一种基于增量式学习的高光谱的杆状物识别方法.pdfVIP

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2023-09-20 发布于四川
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一种基于增量式学习的高光谱的杆状物识别方法.pdf

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本发明公开了一种基于增量式学习的高光谱的杆状物识别方法，属于高光谱成像与深度学习领域。根据高光谱图像与类别标签，先通过神经网络对各个类别进行计算，得出不同类别物质的置信水平和特征信息，计算出物质的特征中心，向训练好的神经网络模型中输入新的光谱数据，根据特征信息与各类物质的特征中心的距离，确定未知物质的类别是已知还是未知类别，最后通过增量式学习的方式更新物体的特征中心以及创建新的类别，提高网络对于未知杆状物的识别精度和训练效率。本发明将卷积神经网络的卷积层输出作为特征信息，将全连接层的输出作为置信

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116778217 A (43)申请公布日 2023.09.19 (21)申请号 202310117786.4 (22)申请日 2023.02.15 (71)申请人南京林业大学地址 210037