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深度学习在高光谱图像的降维及分类中的应用
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深度学习在高光谱图像的降维及分类中的应用
论文目录
摘要
第1-6页
abstract
第6-10页
第一章 绪论
第10-17页
1.1 研究工作的背景与意义
第10-11页
1.2 高光谱遥感图像概述
第11-14页
1.2.1 高光谱遥感图像数据的表示
第11-12页
1.2.2 高光谱遥感图像的特点
第12页
1.2.3 高光谱遥感图像分类研究现状
第12-14页
1.3 深度学习在图像处理领域的研究背景与现状
第14-15页
1.4 论文主要研究内容和结构安排
第15-16页
1.4.1 本文的研究内容
第15页
1.4.2 论文的结构安排
第15-16页
1.5 本章小结
第16-17页
第二章 高光谱遥感图像分类
第17-26页
2.1 高光谱遥感图像分类原理
第17-18页
2.1.1 高光谱图像分类的原则
第17页
2.1.2 高光谱图像的分类流程
第17-18页
2.2 高光谱图像数据的的降维
第18-20页
2.2.1 降维的必要性
第18页
2.2.2 Hughes现象
第18-19页
2.2.3 主成分分析法
第19-20页
2.3 传统的高光谱图像监督分类
第20-25页
2.3.1 kNN
第20-21页
2.3.2 BP神经网络
第21-23页
2.3.3 支持向量机
第23-25页
2.4 本章小结
第25-26页
第三章 高光谱遥感图像分类算法设计
第26-35页
3.1 卷积神经网络
第26-27页
3.2 正向传播过程
第27-28页
3.2.1 卷积层
第27页
3.2.2 下采样层
第27-28页
3.2.3 全连接层
第28页
3.3 反向传播调节权重过程
第28-29页
3.3.1 输出层残差
第28页
3.3.2 下一层为下采样层的卷积层的残差
第28-29页
3.3.3 下一层为卷积层的下采样层的残差
第29页
3.3.4 连接到卷积层的相应层的权值和偏置导数
第29页
3.4 基于卷积神经网络的高光谱图像分类算法设计
第29-33页
3.4.1 算法设计的工作流程
第29-30页
3.4.2 Softmax回归
第30-31页
3.4.3 激活函数ReLU
第31-32页
3.4.4 基于卷积神经网络的高光谱影像分类框架
第32-33页
3.5 本章小结
第33-35页
第四章 实验仿真结果与对比
第35-48页
4.1 数据集
第35-36页
4.2 数据预处理
第36-37页
4.3 分类精度评价方法
第37-38页
4.4 基于卷积神经网络的高光谱图像的分类结果
第38-40页
4.5 算法有效性对比
第40-47页
4.5.1 kNN算法分类结果
第40-42页
4.5.2 BP神经网络算法分类结果
第42-44页
4.5.3 支持向量机算法分类结果
第44-46页
4.5.4 精度评价
第46-47页
4.6 本章小结
第47-48页
第五章 总结与展望
第48-50页
5.1 总结
第48页
5.2 展望
第48-50页
致谢
第50-51页
参考文献
第51-56页
攻读硕士学位期间主要的研究成果
第56-57页
本篇论文共
57
页,
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。
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