研究目的
对高光谱图像分类中基于图的最先进半监督学习方法进行全面综述,对技术进行分类并探讨方法论、挑战及未来研究方向。
研究成果
该调查总结指出,现有基于图的方法面临多重重叠流形、计算复杂度高以及依赖K近邻算法等问题。未来研究应聚焦于开发结合优化算法与波段选择的稀疏表示光谱-空间图学习方法,以提升效率。
研究不足
该综述强调了高维数据中流形重叠、KNN方法判别数据不足、计算复杂度以及波段降维与优化算法需求等挑战。
研究目的
对高光谱图像分类中基于图的最先进半监督学习方法进行全面综述,对技术进行分类并探讨方法论、挑战及未来研究方向。
研究成果
该调查总结指出,现有基于图的方法面临多重重叠流形、计算复杂度高以及依赖K近邻算法等问题。未来研究应聚焦于开发结合优化算法与波段选择的稀疏表示光谱-空间图学习方法,以提升效率。
研究不足
该综述强调了高维数据中流形重叠、KNN方法判别数据不足、计算复杂度以及波段降维与优化算法需求等挑战。
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