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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,点击这进入下载页面
 
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