基于改进的半监督FCM算法的高光谱遥感影像分类

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基于改进的半监督FCM算法的高光谱遥感影像分类

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基于改进的半监督FCM算法的高光谱遥感影像分类

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-16页
1.1 研究背景	第9-11页
1.2 国内外研究概况	第11-13页
1.3 研究目的及意义	第13-14页
1.3.1 研究内容	第13-14页
1.3.2 研究意义	第14页
1.4 全文框架	第14-16页
2 空间数据挖掘与高光谱图像分类	第16-27页
2.1 空间数据挖掘概述	第16-21页
2.2 高光谱遥感概述	第21页
2.3 高光谱遥感图像分类	第21-27页
2.3.1 高光谱遥感图像分类	第21-23页
2.3.2 高光谱遥感影像分类的问题与解决	第23-27页
3 分类算法	第27-38页
3.1 监督分类与无监督分类	第27-34页
3.1.1 监督分类（Supervised C lassification）	第27-30页
3.1.2 无监督分类（Unsupervised C lassification）	第30-34页
3.2 半监督分类	第34-38页
3.2.1 半监督支持向量机	第35-36页
3.2.2 基于K均值的半监督算法	第36-37页
3.2.3 基于核函数的半监督算法	第37-38页
4 半监督FCM算法及其改进	第38-47页
4.1 FCM算法	第38页
4.2 半监督FCM算法	第38-40页
4.3 改进的半监督FCM算法及其应用	第40-47页
4.3.1 改进的半监督FCM算法	第40-41页
4.3.2 改进的半监督FCM算法的应用	第41-46页
4.3.3 结论	第46-47页
5 总结与展望	第47-48页
5.1 全文总结	第47页
5.2 展望	第47-48页
参考文献	第48-53页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第53-54页
致谢	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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