基于孪生支持向量机和聚类的高光谱数据半监督分类算法

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基于孪生支持向量机和聚类的高光谱数据半监督分类算法

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基于孪生支持向量机和聚类的高光谱数据半监督分类算法

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-21页
1.1 课题研究背景及意义	第11-12页
1.2 高光谱数据的特点	第12-14页
1.3 高光谱图像分类研究	第14-18页
1.3.1 高光谱图像分类研究的现状	第14-15页
1.3.2 高光谱图像分类原理	第15-18页
1.4 论文的章节安排	第18-21页
第2章高光谱遥感图像分类相关理论基础	第21-53页
2.1 分类评价准则	第21-22页
2.2 支持向量机理论基础	第22-24页
2.2.1 VC维	第22页
2.2.2 结构风险最小化原理	第22-24页
2.3 SVM分类原理	第24-29页
2.3.1 KKT互补条件	第24-25页
2.3.2 最优分类超平面	第25-27页
2.3.3 非线性问题	第27-29页
2.4 构造最简多分类器	第29-35页
2.4.1 孪生支持向量机	第30-31页
2.4.2 线性TWSVM	第31-34页
2.4.3 非线性TWSVM	第34-35页
2.5 最小孪生支持向量机	第35-39页
2.5.1 线性LSTSVM	第35-37页
2.5.2 非线性LSTWSVM	第37-39页
2.6 实验分析	第39-42页
2.6.1 实验运行环境	第39页
2.6.2 实验数据集	第39-42页
2.7 实验结果与分析	第42-52页
2.7.1 印第安农林数据集分类性能比较	第43-47页
2.7.2 帕维亚大学数据集分类性能比较	第47-52页
2.8 本章小结	第52-53页
第3章基于样本缩减的LSTWSVM分类算法	第53-65页
3.1 LSTWSVM算法分析	第53-54页
3.2 LSTWSVM	第54-55页
3.3 实验分析	第55-62页
3.3.1 印第安农林数据集分类性能比较	第55-59页
3.3.2 帕维亚大学数据集分类性能比较	第59-62页
3.4 本章小结	第62-65页
第4章融合光谱信息的LSTWSVM样本缩减分类方法	第65-79页
4.1 基本理论	第65-71页
4.1.1 主成分分析	第65-67页
4.1.2 Gabor滤波	第67-69页
4.1.3 数学形态学	第69-71页
4.2 与空间信息融合的LSTSVM分类方法	第71-72页
4.3 实验分析	第72-77页
4.3.1 印第安农林数据集实验分析	第72-75页
4.3.2 帕维亚数据集实验分析	第75-77页
4.4 本章小结	第77-79页
结论	第79-81页
参考文献	第81-87页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第87-89页
致谢	第89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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