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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 发表日期：2015    专题：武汉大学    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Unsupervised Feature Learning Via Spectral Clustering of Multidimensional Patches for Remotely Sensed Scene Classification 期刊论文 IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, 2015, 卷号: 8, 期号: 5 作者:  Hu, Fan;  Xia, Gui-Song;  Wang, Zifeng;  Huang, Xin;  Zhang, Liangpei 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/12/05 Bag-of-visual-words (BOW) model  linear manifold analysis  scene classification  spectral clustering  unsupervised feature learning (UFL)   Saliency-Guided Unsupervised Feature Learning for Scene Classification 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2015, 卷号: 53, 期号: 4 作者:  Zhang, Fan;  Du, Bo;  Zhang, Liangpei 收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2019/12/05 Autoencoder  saliency detection  scene classification  unsupervised feature learning   The Unsupervised Hierarchical Convolutional Sparse Auto-Encoder for Neuroimaging Data Classification 会议论文 作者:  He, Lifang;  Zhang, Liangpei;  Yu, Philip S.;  Zhong, Yanfei;  Han, Xiaobing 收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2019/12/05 Deep learning  Hierarchical convolutional sparse auto-encoder (HCSAE)  Sparse auto-encoder (SAE)  Neuroimaging classification   Unsupervised Hierarchical Convolutional Sparse Auto-encoder For High Spatial Resolution Imagery Scene Classification 会议论文 作者:  Zhong, Yanfei 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/12/05 Deep Learning  hierarchical convolutional sparse auto-encoder (HCSAE)  HSR images  scene classification  dropout   Unsupervised Spectral-Spatial Feature Learning With Stacked Sparse Autoencoder for Hyperspectral Imagery Classification 期刊论文 IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2015, 卷号: 12, 期号: 12 作者:  Tao, Chao;  Pan, Hongbo;  Li, Yansheng;  Zou, Zhengrou 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/12/05 Hyperspectral imagery (HSI) classification  linear support vector machine  spectral-spatial feature learning  stacked sparse autoencoder (SSAE)