一种基于深度学习的压缩感知高光谱数据重构方法

    公开(公告)号:CN114898101B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202210489848.X

    申请日:2022-05-06

    Abstract: 一种基于深度学习的压缩感知高光谱数据重构方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:训练基于卷积神经网络的压缩感知高光谱数据重构网络模型;步骤2:使用步骤1训练好的重构网络模型重构压缩感知高光谱数据。本发明使用卷积神经网络解决压缩感知高光谱数据重构问题,通过训练网络学习压缩测量数据到原始数据的逆变换,进一步使用训练好的模型重构压缩感知高光谱数据,实现了压缩感知高光谱数据的快速、精确重建,与传统迭代重建算法相比,在重建质量上有所提高,并且在重构高光谱数据上的计算时间上有显著提高,远快于传统算法。

    一种基于深度学习的压缩感知高光谱数据重构方法

    公开(公告)号:CN114898101A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210489848.X

    申请日:2022-05-06

    Abstract: 一种基于深度学习的压缩感知高光谱数据重构方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:训练基于卷积神经网络的压缩感知高光谱数据重构网络模型;步骤2:使用步骤1训练好的重构网络模型重构压缩感知高光谱数据。本发明使用卷积神经网络解决压缩感知高光谱数据重构问题,通过训练网络学习压缩测量数据到原始数据的逆变换,进一步使用训练好的模型重构压缩感知高光谱数据,实现了压缩感知高光谱数据的快速、精确重建,与传统迭代重建算法相比,在重建质量上有所提高,并且在重构高光谱数据上的计算时间上有显著提高,远快于传统算法。

    节水型孔渗灌装置
    4.
    实用新型

    公开(公告)号:CN2501305Y

    公开(公告)日:2002-07-24

    申请号:CN01246981.5

    申请日:2001-08-31

    Abstract: 本实用新型涉及一种节水型的灌溉技术,即节水型孔渗灌装置,它主要由储水容器、在容器出水口上连接有输水管,输水管间隔处装有三通分流管、三通分流管的垂直连接端装有锥型渗水管,管上有渗水孔所构成。该节水型孔渗灌装置主要用于果树及其它作物,为其提供适量的水分。既满足了果树生长对水分的需求,又可避免过量灌溉造成的水资源浪费。

    智能型液位/液压测控仪
    5.
    实用新型

    公开(公告)号:CN2580494Y

    公开(公告)日:2003-10-15

    申请号:CN02262367.1

    申请日:2002-10-25

    Abstract: 本实用新型公开了一种智能型水位/水压测控仪,由外壳、电源电路、传感器及电路板组成;液位传感器经恒流源电路供电后,将液位信号变换为毫伏级的电压信号,该信号以差分形式直接输入到A/D转换器的输入端,并利用其引脚STR的功能产生中断请求信号送入CPU中;CPU采用中断方式采集到表示水位的电信号后,经过数据滤波,线性化校正及水位换算数据处理过程后,将水位值送向LED驱动电路的端口进行水位显示;数据依靠程序自动存储存储器中;并自动从中调出参数至CPU内部的RAM中供使用,CPU将设定的水位参数与采样得到的水位值进行比较,然后按控制方式由输出指示电路输出相应的控制信号或报警信号。电路结构简单,成本低,调校方便。提高了给水过程的自动化程度。

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