matlab精度检验代码-TGRS_2020_MSC-EDKELM:用于高效高光谱图像分类的多尺度上下文感知集合深度KELM，T...

matlab精度检验代码用于高效高光谱图像分类的多尺度上下文感知集合深度KELM，TGRS，2020年。 ， ， ， ， 和 。 纸张代码：。 图1：提出的多尺度上下文感知集成深度KELM框架的图示。 加权输出层融合策略（WOLFS）。 培训和测试过程 请简单地运行“ run_demo.m”以在数据集上重现我们的MSC-EDKELM结果。 您可以获取分类精度（每个班级15个训练样本）和相应的分类图，如下所示。 我们已经使用Matlab R2017b在Ubuntu 16.04和Windows系统上成功测试了它。 图2：Indian Pines数据集的合成假彩色图像，地面真实情况，训练样本和分类图。 参考 如果您认为此代码有帮助，请引用： [1] B. Xi，J。Li，Y。Li，R。Song，W。Sun和Q. Du，“多尺度上下文感知集成深度KELM，用于高效的高光谱图像分类”，IEEE地理科学与遥感学报， 2020年[2]李健。 Xi，B .; 杜问； 宋河； 李Y； Ren，G.用于高光谱图像的光谱-空间分类的深核极限学习机。 遥感.2018，10，2036。 引文详细信息 BibTe