一种基于混合受限玻尔兹曼机的深度网络高光谱遥感分类方法

摘要

本发明公开了一种基于混合受限玻尔兹曼机的深度网络高光谱遥感分类方法，其中该方法通过组合基于生成模型和判别模型的受限玻尔兹曼机建立了适用于高光谱遥感影像分类的混合式受限玻尔兹曼机深度网络，包括高光谱影像标注分类；利用混合式受限玻尔兹曼机实现高光谱数据的特征提取与分类；将训练数据集输入网络进行训练，构建出分类模型；将高光谱测试数据集输入至分类模型进行预测分类，直至分类模型输出的预测分类达到预设精度，完成最终模型训练过程；将待分类的高光谱数据输入至训练完成的分类模型中，输出预测分类结果，使用混合受限玻尔兹曼机对高光谱遥感影像进行分层训练，既提升了光谱特征的高阶可分性，又保证了同系网络的训练稳定性和有效性。