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基于半监督多尺度深度神经网络的遥感图像分类

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基于半监督多尺度深度神经网络的遥感图像分类
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-32页
    1.1 研究背景和意义第16-17页
    1.2 遥感图像分类研究现状分析第17-20页
        1.2.1 极化SAR图像研究现状第17-18页
        1.2.2 高光谱图像研究现状第18-20页
    1.3 理论基础第20-29页
        1.3.1 极化SAR图像理论基础第20-24页
        1.3.2 高光谱图像理论基础第24-28页
        1.3.3 图像分类评价指标第28-29页
    1.4 本文研究内容与创新第29-32页
第二章 基于多尺度全卷积神经网络的极化SAR图像分类第32-54页
    2.1 非下采样轮廓波理论基础第32-33页
    2.2 全卷积神经网络第33-37页
        2.2.1 网络概述第33-35页
        2.2.2 网络特点第35-37页
    2.3 基于多尺度全卷积神经网络的极化SAR图像分类第37-39页
        2.3.1 非下采样轮廓波全卷积神经网络第37-39页
        2.3.2 基于NSCT-FCN的极化SAR图像分类步骤第39页
    2.4 实验结果及分析第39-51页
        2.4.1 数据介绍第40-41页
        2.4.2 结果分析第41-51页
    2.5 本章小结第51-54页
第三章 基于双通道网络的高光谱图像空-谱特征融合分类第54-76页
    3.1 循环神经网络第54-55页
    3.2 卷积神经网络第55-56页
    3.3 多核学习第56-57页
    3.4 基于双通道网络的高光谱图像空-谱特征融合分类第57-62页
        3.4.1 基于RNN的光谱特征提取第57-58页
        3.4.2 基于NSCT-CNN的多尺度空间特征提取第58-59页
        3.4.3 基于多核学习的空-谱特征融合分类第59-60页
        3.4.4 基于MSDCN的高光谱图像分类步骤第60-62页
    3.5 实验结果及分析第62-73页
        3.5.1 数据介绍第62-63页
        3.5.2 结果分析第63-73页
    3.6 本章小结第73-76页
第四章 基于MDCPE协同训练算法的高光谱图像分类第76-96页
    4.1 协同训练理论基础第76-78页
        4.1.1 协同训练概述第76-77页
        4.1.2 类概率估计多样性算法第77-78页
    4.2 改进类概率估计多样性算法第78-81页
    4.3 基于MDCPE的高光谱图像分类步骤第81-82页
    4.4 实验结果及分析第82-93页
        4.4.1 数据介绍第82-85页
        4.4.2 参数设置第85-86页
        4.4.3 分类结果第86-93页
    4.5 本章小结第93-96页
第五章 总结与展望第96-98页
    5.1 总结第96-97页
    5.2 展望第97-98页
参考文献第98-104页
致谢第104-106页
作者简介第106-107页

本篇论文共107页,点击这进入下载页面
 
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