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基于人工神经网络的遥感影像分类研究

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基于人工神经网络的遥感影像分类研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
  · 研究的意义与背景第8-9页
  · 国内外研究现状第9-11页
  · 本文主要研究内容和框架第11-14页
第二章 遥感影像分类技术第14-22页
  · 遥感影像分类基本原理第14-15页
  · 监督分类第15-17页
    · 最大似然法分类第16-17页
    · 最小距离法分类第17页
  · 非监督分类第17-19页
    · 分级集群法第18页
    · 动态聚类法第18-19页
  · 传统分类方法的不足第19-20页
  · 遥感影像分类的新方法第20-22页
第三章 人工神经网络第22-34页
  · 人工神经网络的发展概况第22-23页
  · 人工神经网络模型第23-26页
    · 生物神经元模型第23-24页
    · 人工神经元模型第24-26页
    · 人工神经网络模型第26页
  · BP神经网络模型第26-34页
    · BP神经网络模型算法第26-28页
    · BP神经网络算法的局限性第28-29页
    · BP神经网络算法的改进模型第29-34页
第四章 神经网络遥感影像分类实现第34-52页
  · 基础数据分析第34-35页
  · BP神经网络算法实现第35-40页
    · MATLAB简介第35-36页
    · 利用MATLAB实现BP神经网络第36-38页
    · C#与MATLAB混合编程第38-40页
  · 基于AE实现神经网络遥感影像分类第40-48页
    · ArcEngine简介第40-41页
    · 影像数据的读取第41-43页
    · 程序运行结果第43-45页
    · 影像数据分块处理第45-48页
  · 分类方法改进第48-52页
第五章 实验结果分析第52-58页
  · 实验基本情况第52页
  · 网络模型评价第52-55页
  · 分类精度评价第55-58页
第六章 结论第58-60页
  · 论文的主要研究成果及创新点第58页
  · 存在的问题及原因分析第58-59页
  · 研究展望第59-60页
致谢第60-62页
参考文献第62-66页
附录第66 页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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