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【2h】

Noise-adjusted Sparsity-Preserving-based Dimensionality Reduction for Hyperspectral Image Classification

机译：基于噪声调整稀疏度保持的高光谱图像分类维数降维

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Nam Ly; Qian Du; James E. Fowler;
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年度 2015
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机译：基于对象的图像分析的维度降低和分类高光谱图像
2. Auto encoder based dimensionality reduction and classification using convolutional neural networks for hyperspectral images [J] . Ramamurthy Madhumitha, Robinson Y. Harold, Vimal S., Microprocessors and microsystems . 2020,第Nova期

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3. A novel information gain based approach for classification and dimensionality reduction of hyperspectral images [J] . Asma Elmaizi, Hasna Nhaila, Elkebir Sarhrouni, Procedia Computer Science . 2019,第5期

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4. Noise-adjusted sparsity-preserving-based dimensionality reduction for hyperspectral image classification [C] . Nam Ly, Qian Du, Fowler James E. 2012 IAPR Workshop on Pattern Recognition in Remote Sensing. . 2012

机译：基于噪声调整的稀疏保留的降维用于高光谱图像分类
5. Parallelization of hyperspectral imaging classification and dimensionality reduction algorithms. [D] . Lugo-Beauchamp, Wilfredo E. 2004

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6. Dimension Reduction Aided Hyperspectral Image Classification with a Small-sized Training Dataset: Experimental Comparisons [O] . Jinya Su, Dewei Yi, Cunjia Liu, 2017

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7. Dimensionality Reduction and Classification of Hyperspectral Images using Genetic Algorithm [O] . R. Kiran Kumar, B. Saichandana, K. Srinivas 2016

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