一种适应噪声条件下的抽样学习机遥感定量反演方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510342376.5
IPC分类号：G06F19/00
申请日期：
2015-06-19
申请人：
中国地质大学（武汉）

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种适应噪声条件下的抽样学习机遥感定量反演方法
申请号	CN201510342376.5	申请日期	2015-06-19
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-09-09	公开/公告号	CN104899464A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F19/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F19/00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法（专门适用于特定功能的入G06F17/00；专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或数据处理方法入G06Q；医疗信息学入G16H）〔6，2006.01，2011.01，2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;9;/;0;0查看分类表>
申请人	中国地质大学（武汉）	申请人地址	湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国地质大学（武汉）	当前权利人	中国地质大学（武汉）
发明人	沈永林;艾烨霜
代理机构	湖北武汉永嘉专利代理有限公司	代理人	王丹

摘要

本发明提供一种适应噪声条件下的抽样学习机遥感定量反演方法，利用极限学习机中固定小数量级权值的特点模拟遥感定量反演中影响因子与反演对象间的非线性的复杂数学关系，将其转化为求解一个线性系统Hβ＝TT；根据网络模型参数β的维度自适应选取模型参数估计算法；利用选取的模型参数估计算法，实现对Hβ＝TT中网络模型参数β的求解。本发明通过建立遥感定量反演中影响因子与反演对象间的复杂数学关系模型；在模型参数求解过程中，能过滤样本数据噪声的干扰，自适应选取模型参数估计算法，从而能快速获取模型最优的参数结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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