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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于改进BP神经网络的高光谱树种高精度特征提取方法及系统，方法包括：获取高光谱数据并进行预处理；改进BP神经网络结构，对预处理后的高光谱数据进行特征提取，通过激活函数对数据进行非线性变换，将输入的数据映射到高维空间中，并通过反向传播算法优化网络参数；将从不同层次提取的特征进行融合；对分类模型进行优化以及评估，将所述融合后的特征向量输入分类模型，得到树种分类与识别结果。本发明能够提取出更具判别性和表征性的特征，实现对高光谱图像数据的快速处理和分析，为用户提供及时准确的信息支持，具有较强的泛化能力，使得模型对于不同数据集和环境的适应性更强，分类结果更加稳定可靠。
主权项：1.一种基于改进BP神经网络的高光谱树种高精度特征提取方法，其特征在于，包括：获取高光谱数据并进行预处理；改进BP神经网络结构，包括输入层、隐藏层以及输出层，对预处理后的高光谱数据进行特征提取，在每一层网络中，通过激活函数对数据进行非线性变换，将输入的数据映射到高维空间中，并通过反向传播算法优化网络参数；基于所述特征提取，将从不同层次提取的特征进行融合，获取融合后的特征向量；对分类模型进行优化以及评估，将所述融合后的特征向量输入分类模型，得到树种分类与识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州电网有限责任公司 一种基于改进BP神经网络的高光谱树种高精度特征提取方法及系统
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