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基于深度学习的图像分类及其在高光谱图像中的应用研究

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基于深度学习的图像分类及其在高光谱图像中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
注释表第10-11页
第一章 绪论第11-17页
  · 研究背景及意义第11-12页
  · 深度学习研究现状第12-14页
  · 论文主要内容及章节结构第14-17页
第二章 深度学习理论基础第17-40页
  · 传统神经网络模型第17-22页
    · 感知器第17-18页
    · 人工神经网络模型第18-19页
    · 神经网络的训练第19-21页
    · 传统神经网络存在的问题第21-22页
  · 深度置信网第22-27页
    · 限制玻尔兹曼机第22-23页
    · 限制玻尔兹曼机的训练第23-25页
    · 深度置信网模型及训练第25-27页
  · 卷积神经网络第27-32页
    · 卷积和下采样第28-29页
    · 卷积神经网络模型第29-31页
    · 卷积神经网络的训练第31-32页
  · 实验结果和分析第32-39页
    · 实验数据介绍第32-33页
    · NN对手写数字的识别第33-35页
    · DBN对手写数字的识别第35-36页
    · CNN对手写数字的识别第36-39页
  · 本章小结第39-40页
第三章 基于DBN的高光谱遥感图像分类第40-55页
  · 高光谱遥感图像的识别第40-44页
    · 高光谱图像介绍第40-41页
    · 高光谱图像分类方法第41页
    · 高光谱图像分类结果和精度评价第41-42页
    · 基于DBN的高光谱图像分类模型第42-44页
  · DBN模型处理Salinas和PaviaU数据集第44-49页
    · 实验数据介绍第44-45页
    · 数据集的预处理第45-47页
    · DBN模型构建和训练第47-49页
  · 实验结果和分析第49-54页
    · 实验数据和设置第49-50页
    · DBN模型参数设置第50-52页
    · 分类结果和比较第52-54页
  · 本章小结第54-55页
第四章 卷积神经网络在自然场景图像分类中的性能研究第55-72页
  · cifar-10图像库介绍第55-56页
  · CNN相对于NN的优势第56-57页
  · 卷积神经网络的构建第57-63页
    · Relu激活函数第57-59页
    · Softmax采样层第59-60页
    · 卷积层、下采样层和全连接层的构建第60-62页
    · Dropout层第62-63页
  · 实验结果与分析第63-71页
    · 实验参数选取第63-64页
    · 基于cifar-10的卷积神经网络构建第64-65页
    · 不同CNN模型的实验结果和讨论第65-69页
    · 分类结果对比第69-71页
  · 本章小结第71-72页
第五章 总结与展望第72-74页
  · 本文主要工作第72页
  · 进一步工作展望第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第79页

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