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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,点击这进入下载页面
 
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