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遗传规划算法在铀矿床高光谱数据中的应用

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遗传规划算法在铀矿床高光谱数据中的应用
论文目录
 
作者简介第1-7页
摘要第7-8页
ABSTRACT第8-12页
第一章 绪论第12-15页
  §· 课题研究的目的和意义第12-13页
  §· 国内外研究现状及发展趋势第13-14页
    · 遗传规划算法的研究现状及发展趋势第13页
    · 基于遥感图像的铀矿区分布研究现状及发展趋势第13-14页
  §· 论文的主要内容第14-15页
第二章 高光谱Hyperion图像的预处理第15-27页
  §· 高光谱数据的获取第15-17页
  §· 高光谱数据的处理方法第17-26页
    · 数据转换第18-19页
    · 漂移问题处理第19-20页
    · 可用波段选择第20-21页
    · 坏线修复第21-22页
    · 条纹去除第22-23页
    · 消除“smile”效应第23页
    · 大气校正第23-25页
    · 大气校正验证第25-26页
  §· 本章小结第26-27页
第三章 遗传规划算法第27-35页
  §· 遗传规划算法的起源第27页
  §· 遗传规划算法的流程第27-34页
    · 初始化种群第28-29页
    · 适应度的函数第29-31页
    · 遗传算子第31-33页
    · 终止条件第33-34页
  §· 本章小结第34-35页
第四章 遗传规划分类第35-44页
  §· 遗传规划处理分类问题第35-37页
    · 两类分类问题概述第35-36页
    · 多类分类问题概述第36-37页
  §· GP分多类问题第37-40页
    · 数据插值第37页
    · 关联强度矩阵第37-38页
    · 分类矩阵第38页
    · 启发式规则第38-39页
    · 算法描述第39-40页
  §· GP分类算法的应用第40-43页
    · 实验数据集的选取第40-41页
    · 评价准则第41-42页
    · 实验结果第42-43页
  §· 本章小结第43-44页
第五章 高光谱图像铀矿区的选取第44-54页
  §· 赤铁矿比值法第44-45页
  §· 决策树对高光谱图像的分类第45-49页
    · 高光谱图像分类第45-47页
    · 用决策树对高光谱数据分类第47-49页
  §· 高光谱图像中矿区的寻找第49-52页
    · 实验环境第50页
    · 参数的设定与评价方法第50-51页
    · 实验结果第51-52页
  §· 本章小结第52-54页
第六章 总结第54-56页
  §· 完成的工作第54页
  §· 存在的不足第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-60 页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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