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基于卷积神经网络的遥感图像分类算法
文献摘要：
随着信息技术、遥感技术的快速发展,人们获得的遥感数据急速增长,如何对遥感图像进行分类成为亟待解决的问题.文章采用深度学习技术搭建卷积神经网络,通过在卷积层后增加池化层对卷积层生成的特征下进行采样;采用最大池化实现对特征进一步地提取和压缩;基于全连接层将特征加权求和进行特征汇总,输出层采用Softmax逻辑回归分类器得到输入图像最大的概率值对应的标签,从而实现遥感图像分类.
文献关键词：
遥感图像;图像分类;深度学习;卷积神经网络;逻辑回归
中图分类号：
作者姓名：
黄玉芬
作者机构：
辽宁科技学院 曙光大数据学院,辽宁 本溪117004
文献出处：
引用格式：
[1]黄玉芬-.基于卷积神经网络的遥感图像分类算法)[J].辽宁科技学院学报,2022(03):15-16,44
A类：
B类：
遥感图像分类,图像分类算法,遥感技术,遥感数据,急速,深度学习技术,卷积层,最大池化,全连接层,特征加权,加权求和,出层,Softmax,逻辑回归,分类器
AB值：
0.307252
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