# GELM-AE-AL
## Running Demo for the following paper [Multi-layer Extreme Learning Machine-based Autoencoder for Hyperspectral Image Classification](https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0007258000750082).
## Related paper can be found at Reference: [Spatial-prior generalized fuzziness extreme learning machine autoencoder-based active learning for hyperspectral image classification](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0030402619316109).
"
@conference{visapp19,
author={Muhammad Ahmad. and Adil Khan. and Manuel Mazzara. and Salvatore Distefano.},
title={Multi-layer Extreme Learning Machine-based Autoencoder for Hyperspectral Image Classification},
booktitle={Proceedings of the 14th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - Volume 4: VISAPP,},
year={2019},
pages={75-82},
publisher={SciTePress},
organization={INSTICC},
doi={10.5220/0007258000750082},
isbn={978-989-758-354-4},
issn={2184-4321},
}
"
## and
"
@article{AHMAD2020163712,
title = {Spatial-prior generalized fuzziness extreme learning machine autoencoder-based active learning for hyperspectral image classification},
journal = {Optik},
volume = {206},
pages = {163712},
year = {2020},
issn = {0030-4026},
doi = {https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2019.163712},
url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0030402619316109},
author = {Muhammad Ahmad and Sidrah Shabbir and Diego Oliva and Manuel Mazzara and Salvatore Distefano},
}
"
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GELM-AE-AL空间先验广义模糊极限学习机自动编码器基础Matlab代码.rar
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab算法仿真工作10年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手
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