Stacked Sparse Autoencoder in PolSAR Data Classification Using Local Spatial Information
Stacked Sparse Autoencoder in PolSAR Data Classification Using Local Spatial Information
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使用局部空间信息进行 PolSAR 数据分类中的堆叠稀疏自动编码器
DOI：
10.1109/lgrs.2016.2586109
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发表时间：
2016-07
影响因子：
4.8
通讯作者：
Zhang Dan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Lu;Ma Wenping;Zhang Dan
地形分类是极化合成孔径雷达（PolSAR）图像处理中的一个重要课题。在各种分类技术中，堆叠稀疏自动编码器（SSAE）是一种可以自动学习的深度学习方法
Terrain classification is an important topic in polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image processing. Among various classification techniques, the stacked sparse autoencoder (SSAE) is a kind of deep learning method that can automatically learn
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DOI：
10.1109/icnc.2009.379
发表时间：
2009-08
期刊：
2009 Fifth International Conference on Natural Computation
影响因子：
--
作者：
Hao Gong;Man Zhu;Wei Li-
通讯作者：
Hao Gong;Man Zhu;Wei Li-
影响因子：
32.8
作者：
Bengio, Yoshua
通讯作者：
Bengio, Yoshua
影响因子：
4.8
作者：
Wu, Yonghui;Ji, Kefeng;Su, Yi
通讯作者：
Su, Yi
影响因子：
3.4
作者：
LEE, JS;GRUNES, MR;KWOK, R
通讯作者：
KWOK, R
影响因子：
8.2
作者：
P. Mishra;Dharmendra Singh
通讯作者：
P. Mishra;Dharmendra Singh