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基于深度度量学习和前向传播的高光谱图像分类

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基于深度度量学习和前向传播的高光谱图像分类
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-25页
    1.1 研究的背景和意义第15-18页
    1.2 高光谱图像数据的特点第18-19页
    1.3 高光谱图像分类技术第19-22页
    1.4 论文主要内容及结构安排第22-25页
第二章 基于深度度量学习的高光谱图像分类第25-43页
    2.1 深度学习的介绍第25-26页
    2.2 度量学习的介绍第26-28页
        2.2.1 度量学习的定义第26-27页
        2.2.2 度量学习的分类第27-28页
    2.3 基于深度度量学习的高光谱图像分类第28-33页
    2.4 实验结果和分析第33-41页
        2.4.1 实验数据介绍第33-34页
        2.4.2 分类结果分析第34-39页
        2.4.3 实验参数分析第39-41页
    2.5 本章小结第41-43页
第三章 基于多尺度深度极限学习机的高光谱图像分类第43-53页
    3.1 极限学习机第43-45页
        3.1.1 单隐含层的前馈型神经网络第43-45页
        3.1.2 极限学习机第45页
    3.2 多尺度深度极限学习机的高光谱图像分类第45-48页
        3.2.1 模型的训练阶段第45-47页
        3.2.2 模型的测试阶段第47-48页
    3.3 实验结果和分析第48-51页
        3.3.1 实验数据说明第48页
        3.3.2 高光谱图像分类实验第48-50页
        3.3.3 实验参数分析第50-51页
    3.4 本章小结第51-53页
第四章 基于随机卷积的U型网络的高光谱图像分类第53-63页
    4.1 随机投影第53-54页
    4.2 基于随机卷积的U型网络的高光谱图像分类第54-57页
    4.3 实验结果和分析第57-62页
        4.3.1 数据集介绍第58页
        4.3.2 实验结果分析第58-62页
    4.4 本章小结第62-63页
第五章 总结与展望第63-67页
    5.1 论文的主要工作内容总结第63-64页
    5.2 接下来的工作第64-67页
参考文献第67-73页
致谢第73-75页
作者简介第71-76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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