研究目的
开发一种新型深度置信网络（DBN）方法，通过融合光谱与空间信息进行高光谱图像分类，以提高相较于传统方法的分类精度。
研究成果
提出的深度置信网络（DBN）模型通过无监督预训练和有监督微调学习深层特征，有效实现了高光谱图像分类。该模型在准确率和Kappa系数上均优于SVM等传统方法，其中JSSC-DBN展现出最佳性能。未来工作应聚焦于提升准确率、降低耗时并优化降维算法。
研究不足
DBN模型运行缓慢，且PCA可能不适用于分类任务，这表明在降维和计算效率方面存在潜在的优化空间。
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高光谱遥感数据的光谱-空间分类深度置信网络
DOI：10.3390/s19010204
期刊：Sensors
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
随着高分辨率光学传感器的发展，结合多变量光学传感器的地物分类成为当前研究热点。深度学习方法（如卷积神经网络）被应用于特征提取与分类任务。本研究提出一种基于多变量光学传感器、通过受限玻尔兹曼机堆叠的新型深度置信网络（DBN）高光谱图像分类方法。我们在DBN框架基础上引入该网络对空间高光谱传感器数据进行分类，随后验证了融合光谱与空间信息的改进方法。经过无监督预训练和有监督微调后，DBN模型能成功学习特征。此外，我们增加了可对高光谱图像进行分类的逻辑回归层。所提出的融合光谱与空间信息的训练方法在印度松和帕维亚大学数据集上进行了测试。该方法相比传统方法的优势在于：(1) 网络具有深层结构，其特征提取能力优于传统分类器；(2) 实验结果表明本方法性能超越传统分类及其他深度学习方案。
作者：
Chenming Li，Yongchang Wang，Xiaoke Zhang，Hongmin Gao，Jiawei Wang，Yao Yang
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