Key points are not available for this paper at this time.
تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد لتطوير آلات نواة مركبة عامة لتصنيف الصور الطيفية الفائقة. نقوم بإنشاء عائلة جديدة من النوى المركبة العامة التي تتمتع بمرونة كبيرة عند دمج المعلومات الطيفية والمكانية الموجودة في بيانات الطيف الفائق، دون أي معلمات وزن. المُصنف المعتمد في هذا العمل هو الانحدار اللوجستي متعدد الحدود، ويتم نمذجة المعلومات المكانية من ملفات التعريف متعددة الصفات الموسعة. من أجل توضيح الأداء الجيد للإطار المقترح، تُستخدم آلات دعم المتجهات أيضًا لأغراض التقييم. تشير نتائجنا التجريبية مع الصور الطيفية الفائقة الحقيقية التي تم جمعها بواسطة مختبر الدفع النفاث التابع لناسا و جهاز التصوير الطيفي المرئي/الأشعة تحت الحمراء المحمول إلى أن الإطار المقترح يؤدي إلى أداء تصنيف رائد في سيناريوهات التحليل المعقدة.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Jun Li
Henan Institute of Science and Technology
Prashanth Marpu
Al Ain University
Antonio Plaza
Hunan Institute of Science and Technology
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
University of Iceland
Instituto Superior Técnico
Universidad de Extremadura
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس لي وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.
synapsesocial.com/papers/6a0fdfc25725bbd5cc602f82 — DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2012.2230268
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: