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改进的ECOC SVMs及其在矿区土地利用/覆被变化监测中的应用研究

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改进的ECOC SVMs及其在矿区土地利用/覆被变化监测中的应用研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-15页
变量注释表第15-16页
1 绪论第16-24页
  · 研究背景与意义第16-17页
  · 国内外研究现状第17-20页
  · 存在的不足第20-21页
  · 研究内容及方法第21-22页
  · 技术路线第22-23页
  · 本章小结第23-24页
2 支持向量机第24-34页
  · 统计学习理论第24-25页
  · 支持向量机第25-29页
  · SVM的参数寻优方法第29-33页
  · 本章小结第33-34页
3 SVM多分类决策方法第34-43页
  · 1V1 SVMs第34-35页
  · 1VR SVMs第35页
  · DAG SVMs第35-36页
  · H SVMs第36-37页
  · 纠错输出编码支持向量机第37-42页
  · 本章小结第42-43页
4 改进的ECOC支持向量机第43-58页
  · 聚类与分离性测度第43-44页
  · 类间分离性对ECOC SVMs精度影响实验第44-46页
  · 不同码字分配构造的SVM子分类器平均分离性测度与分类精度相关性实验第46-50页
  · 改进的ECOC SVMs算法第50-52页
  · 遥感影像分类对比实验第52-57页
  · 本章小结第57-58页
5 淮南矿区土地利用/覆被变化监测第58-73页
  · 土地利用/覆被变化监测方法第58-60页
  · 研究区域概况第60-61页
  · 淮南矿区土地复垦工作简介第61-62页
  · 数据来源及处理第62-64页
  · 土地利用/覆被的数据解译及分类第64-65页
  · 淮南矿区土地利用变化情况第65-67页
  · 淮南矿区土地利用空间格局与景观学分析第67-71页
  · 淮南矿区土地利用及景观格局变化驱动力第71-72页
  · 本章小结第72-73页
6 结论与展望第73-75页
  · 结论第73-74页
  · 展望第74-75页
参考文献第75-81页
作者简历第81-83页
第83页

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