高光谱图像多分类方法研究与应用

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高光谱图像多分类方法研究与应用

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高光谱图像多分类方法研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-18页
1.1 课题背景及研究的意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状及分析	第10-16页
1.2.1 高光谱成像仪研究	第10-13页
1.2.2 高光谱技术运用	第13-14页
1.2.3 高光谱分类方法研究	第14-16页
1.3 存在的问题	第16-17页
1.4 论文内容安排	第17-18页
第2章基于误差上限的高光谱多分类策略研究	第18-38页
2.1 引言	第18页
2.2 SVM原理	第18-23页
2.2.1 最优分离超平面	第18-21页
2.2.2 线性不可分情况	第21-22页
2.2.3 高维特征空间映射	第22-23页
2.3 多分类策略构建过程	第23-28页
2.3.1 基于Chernoff距离的OAA分类策略	第23-26页
2.3.2 基于JM距离的类对决策树策略	第26-28页
2.4 实验	第28-37页
2.4.1 基于C距离的核方法实验	第28-34页
2.4.2 JM距离核方法实验	第34-37页
2.5 本章小结	第37-38页
第3章基于视觉词袋模型的高光谱分类算法研究	第38-54页
3.1 引言	第38页
3.2 卷积特征提取网络研究与验证	第38-42页
3.2.1 卷积神经网络特征	第38-40页
3.2.2 卷积神经网络结构	第40-41页
3.2.3 Adam优化算法	第41-42页
3.3 M-SLIC超像素划分方法	第42-45页
3.3.1 超像素概念	第42-43页
3.3.2 M-SLIC方法	第43-45页
3.4 视觉词袋模型	第45-47页
3.5 实验	第47-53页
3.6 本章小结	第53-54页
第4章长短期记忆单元在高光谱变化检测中的应用	第54-69页
4.1 引言	第54页
4.2 变化检测与迁移学习介绍	第54-55页
4.2.1 高光谱变化检测	第54-55页
4.2.2 迁移学习	第55页
4.3 基础结构研究	第55-61页
4.3.1 RNN基础	第55-59页
4.3.2 LSTM基础	第59-61页
4.4 模型结合	第61-62页
4.5 实验	第62-68页
4.5.1 基本变化检测实验	第62-65页
4.5.2 迁移实验	第65-68页
4.6 本章小结	第68-69页
结论	第69-70页
参考文献	第70-73页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果	第73-75页
致谢	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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