基于卷积神经网络的高光谱数据分类方法研究

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基于卷积神经网络的高光谱数据分类方法研究

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基于卷积神经网络的高光谱数据分类方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-23页
1.1 课题背景及研究的目的和意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状及分析	第9-21页
1.2.1 光谱遥感技术	第9-11页
1.2.2 高光谱数据分类	第11-14页
1.2.3 深度学习理论	第14-20页
1.2.4 卷积神经网络	第20-21页
1.3 课题主要研究内容	第21-23页
第2章卷积神经网络的分析与验证	第23-44页
2.1 卷积神经网络的理论模型	第23-26页
2.1.1 局部感受野	第23-24页
2.1.2 参数共享	第24-25页
2.1.3 多卷积核	第25-26页
2.2 卷积神经网络的实现框架	第26-30页
2.2.1 现有学习框架及其特点	第26-29页
2.2.2 Caffe框架分析	第29-30页
2.3 实验平台搭建	第30-32页
2.3.1 软件运行平台	第30-31页
2.3.2 硬件平台	第31-32页
2.3.3 模型选择	第32页
2.4 卷积分类平台实验验证及结果分析	第32-42页
2.4.1 样本图片预处理	第33-34页
2.4.2 分类结果与样本内容的关系	第34-39页
2.4.3 分类结果与迭代次数的关系	第39-40页
2.4.4 分类结果与种类数量的关系	第40-41页
2.4.5 分类模型测试时间分析	第41-42页
2.4.6 卷积神经网络分类高光谱数据可行性分析	第42页
2.5 本章小结	第42-44页
第3章基于卷积神经网络的高光谱图像数据分类	第44-58页
3.1 基于谱信息灰度图像的分类方法	第45-46页
3.2 基于谱信息波形图像的分类方法	第46-48页
3.3 实验及分析	第48-57页
3.3.1 实验数据简介	第48-50页
3.3.2 数据处理	第50-51页
3.3.3 模型深度分析	第51-54页
3.3.4 训练样本情况分析	第54-56页
3.3.5 对比实验	第56-57页
3.4 本章小结	第57-58页
第4章基于空谱联合的高光谱图像分类方法	第58-65页
4.1 基于空谱信息灰度图像的分类方法	第59-60页
4.2 基于空谱信息波形图像的分类方法	第60-61页
4.3 实验及分析	第61-64页
4.3.1 数据处理	第61-62页
4.3.2 分类结果	第62-64页
4.3.3 对比实验及分析	第64页
4.4 本章小结	第64-65页
结论	第65-66页
参考文献	第66-70页
攻读硕士学位期间发表的论文	第70-72页
致谢	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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