基于SSAE深度学习特征表示的高光谱遥感图像分类方法

针对遥感图像中高光谱数据的分类问题,提出一种基于堆叠稀疏自动编码器(SSAE)深度学习特征表示的高光谱遥感图像分类方法。首先,将光谱数据样本进行预处理和归一化。然后,将其输入到SSAE中进行特征表示学习,并通过网格搜索来获得最优网络参数,以此获得有效的特征表示。最后通过支持向量机(SVM)分类器对输入图像特征进行分类,最终实现遥感图像中像素的分类。在两个标准数据集上的实验结果表明,该方法能够实现准确的高光谱地物分类。     

CTS-PFS复合型絮凝剂的制备与应用研究

本文利用天然生物制品壳聚糖（CTS）和无机高聚物聚合硫酸铁（PFS）为主要原料合成了一种新型絮凝剂CTS—PFS,研究了其制备反应机理及反应条件。该产品是一种溶胶。红外及紫外分析结果表明在反应产物中形成了某些新的化学键。同时以毛细管电泳半定量地测定了胶体的ξ电位,证明胶体带有正电荷。将该絮凝剂与其它絮凝剂的絮凝净水效果进行了对比,几种水样的处理结果表明,CTS-PFS絮凝剂的净水能力强,可显著降低浊度、COD值等污染指标,在水处理领域有着广泛的应用前景。