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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明提供一种面向软件定义卫星的高光谱图像类脑分类方法。该方法包括以下步骤：步骤1：在地面控制中心内构建并训练基于类脑注意力机制的脉冲神经网络模型ASNN，所述ASNN模型用于对高光谱图像进行分类；步骤2：将训练好的ASNN模型上传至软件定义卫星，并在所述软件定义卫星内部署好支持所述ASNN模型运行的软硬件环境；步骤3：所述地面控制中心控制所述软件定义卫星获取高光谱图像；步骤4：在所述软件定义卫星内对所述高光谱图像进行预处理后输入至所述ASNN模型，得到高光谱图像的分类结果；步骤5：所述地面控制中心从所述软件定义卫星处下载所述高光谱图像和对应的分类结果。
主权项：1.面向软件定义卫星的高光谱图像类脑分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在地面控制中心内构建并训练基于类脑注意力机制的脉冲神经网络模型ASNN，所述ASNN模型用于对高光谱图像进行分类；所述ASNN模型的网络架构包括11层，按照对高光谱图像的处理顺序分别为：输入层、第一脉冲卷积层、第二脉冲卷积层、第一脉冲池化层、第三脉冲卷积层、第四脉冲卷积层、第五脉冲卷积层、第二脉冲池化层、脉冲注意力机制层、全连接层和输出层；所述ASNN模型的神经元类型包括Izhikevich神经元和池化神经元；其中，所述Izhikevich神经元和所述池化神经元共同实现脉冲信号的累加，当二者内部脉冲信号均超过设定的阈值时，神经元产生激发并通过网络实现脉冲信号的信息传播；步骤2：将训练好的ASNN模型上传至软件定义卫星，并在所述软件定义卫星内部署好支持所述ASNN模型运行的软硬件环境；步骤3：所述地面控制中心控制所述软件定义卫星获取高光谱图像；步骤4：在所述软件定义卫星内对所述高光谱图像进行预处理后输入至所述ASNN模型，得到高光谱图像的实时分类结果；步骤5：所述地面控制中心从所述软件定义卫星处下载所述高光谱图像和对应的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 面向软件定义卫星的高光谱图像类脑分类方法
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