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基于改进RBM的多光谱遥感图像分类
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基于改进RBM的多光谱遥感图像分类
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-11页
符号对照表
第11-12页
缩略语对照表
第12-15页
第一章 绪论
第15-21页
1.1 研究背景和意义
第15-16页
1.2 国内外研究进展
第16-18页
1.2.1 多光谱遥感图像分类方法研究现状
第16-17页
1.2.2 深度学习研究现状
第17-18页
1.3 本文的主要工作
第18-21页
第二章 多光谱遥感图像分类和受限玻尔兹曼机相关基础
第21-31页
2.1 多光谱遥感图像分类
第21-25页
2.1.1 多光谱遥感图像分类方法
第21-23页
2.1.2 经典的光谱特征提取方法
第23-24页
2.1.3 多光谱遥感图像分类评价指标
第24-25页
2.2 受限玻尔兹曼机模型
第25-31页
2.2.1 受限玻尔兹曼机模型简介
第26-27页
2.2.2 受限玻尔兹曼机的改进
第27-31页
第三章 基于误差修正K-RBM和改进RBM-softmax模型的半监督分类
第31-51页
3.1 引言
第31-32页
3.2 基于误差修正K-RBM和改进RBM-softmax模型的半监督分类
第32-37页
3.2.1 误差修正K-RBM
第32-34页
3.2.2 基于稀疏滤波的改进RBM-softmax
第34-35页
3.2.3 本文提出的半监督分类方法
第35-37页
3.2.4 本章所用特征
第37页
3.3 实验部分
第37-49页
3.3.1 实验数据
第37-41页
3.3.2 实验结果分析
第41-49页
3.4 本章小结
第49-51页
第四章 基于交叉熵正则项的改进RBM分类方法
第51-63页
4.1 引言
第51-55页
4.1.1 交叉熵
第52-53页
4.1.2 基于交叉熵正则项的改进RBM
第53页
4.1.3 IRBM-CER参数更新公式推导
第53-55页
4.2 实验结果和分析
第55-61页
4.3 本章小结
第61-63页
第五章 总结和展望
第63-65页
5.1 本文工作总结
第63页
5.2 展望
第63-65页
参考文献
第65-69页
致谢
第69-71页
作者简介
第71-72页
本篇论文共
72
页,
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。
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