基于深度置信网络的地表分类算法
张哲1
郭剑辉1
楼根铨2
张文俊2
1.南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 2100942.江南造船(集团)有限责任公司 上海 201913
摘要：复杂地形环境下的数据特征维度往往较大以及数据不平衡,传统地形识别研究使用的浅层算法如Softmax、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等面对复杂地形时表征能力下降分类精度不理想.论文在研究了传统方法和深度学习理论后,使用深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)与Softmax进行有效结合后应用于地形识别研究,利用中心对称局部二值模式与颜色直方图结合获得特征,实验证明论文提出的算法比传统算法展现了更好的分类效果.
关键词：深度信念网络Softmax支持向量机中心对称局部二值模式
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：新疆建设兵团重点领域科技攻关项目(2019BC010)国家自然科学基金(61603190)
论文发表日期：2023-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 2490-2492 )
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