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基于元学习的高光谱鲁棒性学习 被引量：1
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作者 廖启明 张桂烽 +4 位作者 张国云 石乘仲 周晨明 李新平 赵林 《成都工业学院学报》 2023年第5期34-38,共5页
在有监督的高光谱图像分类任务中,标签噪声会严重影响分类器的性能,导致所训练模型容易产生错误的分类结果。因此,建立一个稳健的深度学习分类框架来处理带有标签噪声的高光谱图像数据集是一个重要且具有挑战性的问题。为缓解标签噪声... 在有监督的高光谱图像分类任务中,标签噪声会严重影响分类器的性能,导致所训练模型容易产生错误的分类结果。因此,建立一个稳健的深度学习分类框架来处理带有标签噪声的高光谱图像数据集是一个重要且具有挑战性的问题。为缓解标签噪声对高光谱图像分类任务的影响,提出一种基于元学习的样本加权和分类框架。通过计算样本属于标签噪声的可能性,赋予相应的权重以降低标签噪声的影响并提高基础分类模型的鲁棒性。实验结果表明,在高光谱图像数据集Salinas和Botswana上,该框架能有效抑制所加标签噪声,提升基础分类网络的鲁棒性,获得更高的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 元学习 样本加权 标签噪声
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Jacobi谱配置法求解带弱奇异核的Volterra积分方程
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作者 王建雨 方春华 张桂烽 《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第1期21-27,79,共8页
研究采用Jacobi谱配置法的一般形式求解带有弱奇异核的Volterra积分方程,是对已有文献利用Jacobi谱配置法的特殊情况的延伸推广.利用数值实验对该方法进行仿真模拟,结果表明该方法是稳定收敛的,且具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.
关键词 Jacobi谱配置法 VOLTERRA积分方程 弱奇异核
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