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基于半监督集成的遥感图像的分割和分类

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基于半监督集成的遥感图像的分割和分类
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
第一章 绪论第8-14 页
  · 研究背景及意义第8-9 页
  · 遥感图像理解的研究内容及进展第9-11 页
    · 遥感图像的分割和分类第9-10 页
    · 遥感图像的目标识别第10-11 页
  · 论文的主要内容和安排第11-14 页
第二章 半监督学习的理论和方法第14-20 页
  · 半监督学习的背景和意义第14-15 页
  · 半监督学习满足的假设第15-16 页
  · 半监督学习的几种方法第16-20 页
第三章 基于谱聚类的半监督多光谱遥感图像分割第20-30 页
  · 引言第20-21 页
  · 多光谱遥感图像分割简介第21-22 页
    · 多光谱遥感数据的特征和地物目标特性第21-22 页
    · 多光谱遥感图像分割常用方法第22 页
  · 半监督的谱聚类第22-23 页
  · 基于随机均匀采样技术结合最近邻准则的半监督多参数谱聚类第23-25 页
  · 基于谱聚类的半监督多光谱遥感图像分割第25-28 页
  · 小结第28-30 页
第四章 基于半监督路径相似度的Semi-Boost集成SAR目标识别第30-44 页
  · 引言第30-31 页
  · SAR图像目标识别简介第31-33 页
    · SAR图像目标识别的背景第31-32 页
    · SAR目标识别系统第32-33 页
  · 基于路径的半监督相似度度量第33-35 页
    · 基于路径的相似度度量第33-34 页
    · 基于路径的半监督相似度度量第34-35 页
  · 个体学习机——支撑矢量机第35-36 页
  · 基于半监督路径相似度的Semi-Boost集成第36-39 页
    · Semi-Boost第36-38 页
    · 基于半监督路径相似度的Semi-Boost集成第38-39 页
  · 基于半监督路径相似度的Semi-Boost集成SAR目标识别第39-42 页
  · 小结第42-44 页
第五章 基于Boosting的谱聚类集成第44-56 页
  · 引言第44-45 页
  · 聚类集成问题第45-46 页
  · 具有多样性的个体谱聚类的构造第46-48 页
    · 个体谱聚类——NJW第46-47 页
    · 多样性的产生—基于Boosting的自适应重采样第47-48 页
  · 多个谱聚类的结果的合并第48-49 页
  · 基于Boosting的谱聚类集成SAR图像分割第49-55 页
    · UCI数据的划分第49-51 页
    · 合成纹理图像的分割第51-52 页
    · SAR图像的分割第52-55 页
  · 小结第55-56 页
总结与展望第56-58 页
致谢第58-60 页
参考文献第60-66 页
硕士阶段研究成果第66-67 页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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