基于稀疏表示和半监督主动学习的小样本高光谱数据分类问题研究

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基于稀疏表示和半监督主动学习的小样本高光谱数据分类问题研究

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基于稀疏表示和半监督主动学习的小样本高光谱数据分类问题研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章引言	第9-19页
· 研究背景与意义	第9-10页
· 高光谱遥感概述	第10-15页
· 高光谱遥感图像	第10-11页
· 高光谱遥感数据处理技术	第11-13页
· 高光谱图像分类的国内外研究概况	第13-15页
· 高光谱遥感的应用	第15-16页
· 本文主要研究内容	第16-18页
· 本章小结	第18-19页
第二章主要算法的理论基础	第19-30页
· 稀疏表示	第19-25页
· 稀疏表示优化算法	第19-24页
· 稀疏分类	第24-25页
· 半监督学习	第25-28页
· 基于生成式模型算法	第26页
· 半监督支持向量机算法	第26页
· 基于图的半监督算法	第26-27页
· 基于分歧的半监督算法	第27-28页
· 主动学习	第28-29页
· 基于委员会的采样策略	第28-29页
· 基于边缘的采样策略	第29页
· 基于泛化误差减小的采样策略	第29页
· 本章小结	第29-30页
第三章高光谱数据分类准确度与标记样本数量关系的研究	第30-39页
· 引言	第30-31页
· 理论分析	第31-33页
· 相干系数	第31页
· MP的收敛和重构	第31-32页
· 推论	第32-33页
· 实验分析	第33-37页
· 数据集	第33-34页
· 数据预处理和实验步骤	第34-35页
· 实验结果和分析	第35-37页
· 本章小结	第37-39页
第四章小样本高光谱数据分类问题的研究	第39-51页
· 引言	第39页
· 前期研究工作	第39-44页
· 基于稀疏表示和集成学习算法	第39-40页
· 基于稀疏表示和半监督学习算法	第40-43页
· 实验结果与分析	第43-44页
· 基于稀疏表示和半监督主动学习算法	第44-46页
· 实验结果及分析	第46-50页
· 本章总结	第50-51页
第五章总结与展望	第51-53页
· 工作总结	第51页
· 研究展望	第51-53页
参考文献	第53-59页
致谢	第59-60页
硕士期间主要的研究成果	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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