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基于稀疏图的极化SAR半监督分类

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基于稀疏图的极化SAR半监督分类
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-15页
第一章 绪论第15-19页
  1.1 研究背景第15-16页
  1.2 研究的目的与意义第16页
  1.3 论文的主要工作及章节安排第16-19页
第二章 基于图的半监督分类方法第19-25页
  2.1 半监督学习方法概述第19-20页
  2.2 常见的构图方法第20-21页
    2.2.1 全连接图第20页
    2.2.2 近邻图第20页
    2.2.3 局部线性嵌入图(LLE图)第20-21页
    2.2.4 锚点图第21页
    2.2.5 超图第21页
  2.3 基于图的半监督学习方法第21-24页
    2.3.1 图的最小切算法(Min Cut)第22页
    2.3.2 基于高斯场和调和函数的方法第22-23页
    2.3.3 局部和全局一致性方法第23-24页
    2.3.4 流形正则化方法第24页
  2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于拍卖图的快速半监督极化SAR分类第25-41页
  3.1 引言第25页
  3.2 基于拍卖图的快速半监督分类第25-28页
    3.2.1 超像素分割加入空间信息第25-26页
    3.2.2 利用Nystrom方法求取相似近邻矩阵第26页
    3.2.3 利用拍卖算法对相似近邻矩阵进行稀疏第26-27页
    3.2.4 半监督方法进行分类第27-28页
  3.3 时间复杂度分析第28-29页
  3.4 实验结果与分析第29-40页
    3.4.1 仿真极化SAR数据实验第30-31页
    3.4.2 San Francisco地区的AIRSAR数据实验第31-33页
    3.4.3 Oberpfaffenhofen(德国地区)的E-SAR数据实验结果第33-34页
    3.4.4 Flevoland(荷兰地区)的AIRSAR数据实验结果第34-36页
    3.4.5 中国西安地区的Radarsat2数据实验第36-38页
    3.4.6 丹麦Foloum地区的EMISAR第38-39页
    3.4.7 参数K对于分类正确率的影响第39-40页
  3.5 本章小结第40-41页
第四章 基于随机森林构图的半监督极化SAR分类第41-59页
  4.1 引言第41页
  4.2 半监督随机森林第41-45页
    4.2.1 半监督模型第41-42页
    4.2.2 多分类中标签样本和无标签样本margin的定义第42-43页
    4.2.3 退火优化第43-45页
  4.3 基于随机森林构图的半监督分类第45-48页
    4.3.1 决策树训练第45-46页
    4.3.2 决策树构图第46-47页
    4.3.3 半监督方法进行分类第47-48页
  4.4 实验结果与分析第48-57页
    4.4.1 仿真极化SAR数据实验第48-50页
    4.4.2 Oberpfaffenhofen(德国地区)的E-SAR数据实验结果第50-51页
    4.4.3 San Francisco地区的AIRSAR数据实验第51-52页
    4.4.4 Flevoland(荷兰地区)的AIRSAR数据实验第52-54页
    4.4.5 中国西安地区的Radarsat2数据实验第54-56页
    4.4.6 丹麦Foloum地区的EMISAR数据实验第56-57页
  4.5 本章小结第57-59页
第五章 基于空间约束的快速更新图的半监督极化SAR分类第59-71页
  5.1 引言第59-60页
  5.2 基于近邻寻找的图第60页
  5.3 基于空间约束的快速更新图半监督分类第60-62页
    5.3.1 空间信息约束第60-61页
    5.3.2 基于全连接图的快速更新图第61页
    5.3.3 半监督方法进行分类第61-62页
  5.4 时间复杂度分析第62页
  5.5 实验结果与分析第62-69页
    5.5.1 仿真极化SAR数据实验第63-64页
    5.5.2 Oberpfaffenhofen(德国地区)的E-SAR数据实验结果第64-66页
    5.5.3 San Francisco地区的AIRSAR数据实验第66-67页
    5.5.4 Flevoland(荷兰地区)的AIRSAR数据实验第67-69页
  5.6 本章小结第69-71页
第六章 总结与展望第71-73页
  6.1 总结第71页
  6.2 工作展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
作者简介第79-80页

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