高光谱图像分解：基于卷积神经网络的方法（无分叉，半成品）
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简介：
本文提出了一种基于卷积神经网络的高光谱图像分解方法，该方法不包含分叉结构，并采用半成品策略优化模型训练过程。
高光谱分解卷积神经网络的高光谱图像分解（无分叉，半成品）说明如下：
先决条件：
- Python 3.8
- TensorFlow 2.3.0
建议使用conda创建虚拟环境，并通过以下命令安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```
用法：
在设置参数后，在终端中输入以下命令运行程序：
```python run.py```
获取更多参数设置详细信息，请使用:
```python run.py -h```
数据集说明：
我们提供了两个处理后的数据集，包括Jasper Ridge（jasper）和Urban（urban）。每个数据集中包含如下文件：
- data.npy：高光谱数据文件。
- data_gt.npy：基本事实文件。
- data_m.npy：端成员文件。
更新日期: 2021年2月10日
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