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【2h】

Cross-Domain Collaborative Learning via Cluster Canonical Correlation Analysis and Random Walker for Hyperspectral Image Classification

机译：跨域协同学习通过集群规范相关分析和随机助行器进行高光谱图像分类

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作者
Yao Qin; Lorenzo Bruzzone; Biao Li; Yuanxin Ye;
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年度 2019
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机译：基于随机沃克的高光谱图像分类协作学习
2. Collaborative learning of lightweight convolutional neural network and deep clustering for hyperspectral image semi-supervised classification with limited training samples [J] . ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 2020,第Mara期

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3. An improved composite kernel framework for hyperspectral image classification using canonical correlation analysis [J] . Hao Chen, Jianjun Liu, Liang Xiao Remote sensing letters . 2019,第4a6期

机译：使用规范相关分析的高光谱图像分类的改进复合核框架
4. Deep Canonical Correlation Analysis for Hyperspectral Image Classification [C] . Kemal Gürkan Toker, Seniha Esen Yüksel International Conference on Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions . 2019

机译：高光谱图像分类的深度规范相关分析
5. Canonical correlation analysis in cross-domain recommendation. [D] . Sahebi, Shaghayegh. 2016

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6. Uncertainty Assessment of Hyperspectral Image Classification: Deep Learning vs. Random Forest [O] . Majid Shadman Roodposhti, Jagannath Aryal, Arko Lucieer, 2019

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7. The Comparison of Density-Based Clustering Approach among Different Machine Learning Models on Paddy Rice Image Classification of Multispectral and Hyperspectral Image Data [O] . Shiuan Wan, Yi-Ping Wang 2020

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