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一种支撑深度学习的光谱图像样本数据拓充方法 

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申请/专利权人:天津津航技术物理研究所

摘要:本发明提供了一种支撑深度学习的光谱图像样本数据拓充方法,包括获取初始样本集,初始样本集包括i个光谱特征谱段;根据深度学习模型对训练样本集的数量需求,确定待拓充样本数量j;随机生成包含k个系数的系数组,每组系数之和为1;在初始样本集中随机取k个不同样本,基于每个系数组计算拓充光谱数据样本。本发明通过设计模拟光谱生成方法,在保留目标的光谱特征条件下对目标光谱图像数据进行拓充,可用于支撑深度学习算法模型参数训练,提高模型鲁棒性及泛化能力。

主权项:1.一种支撑深度学习的光谱图像样本数据拓充方法,其特征在于,包括如下步骤:获取初始样本集,初始样本集包括i个光谱特征谱段;根据深度学习模型对训练样本集的数量需求,确定待拓充样本数量j;选择参数k、h,1<k≤i,表示从i个元素中取k个元素的排列数;随机生成系数组满足在初始样本集随机取k个不同样本Spectralk,计算拓充光谱数据样本

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权利要求:

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