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基于半监督集成学习的高光谱图像分类
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基于半监督集成学习的高光谱图像分类
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11-14页
第一章 绪论
第14-18页
1.1 研究背景和意义
第14-15页
1.2 国内外研究现状分析
第15-16页
1.3 论文的主要工作及内容安排
第16-18页
第二章 高光谱遥感图像分类算法
第18-26页
2.1 引言
第18页
2.2 基于主动学习(AL)算法的高光谱图像分类
第18-20页
2.2.1 主动学习工作流程
第18-19页
2.2.2 主动学习样本选择策略
第19-20页
2.3 基于半监督学习(SSL)算法的高光谱图像分类
第20-21页
2.3.1 半监督学习的基本假设
第20页
2.3.2 半监督学习算法
第20-21页
2.4 基于集成学习算法的高光谱图像分类
第21-25页
2.4.1 Bagging算法
第22-23页
2.4.2 Boosting算法
第23-24页
2.4.3 随机森林算法
第24-25页
2.5 本章小结
第25-26页
第三章 基于梯度提升决策树的半监督高光谱图像分类
第26-44页
3.1 引言
第26-27页
3.2 基于梯度提升决策树算法的高光谱图像分类方法
第27-29页
3.2.1 提升决策树算法
第27-29页
3.3 基于梯度提升决策树的半监督高光谱图像分类
第29-32页
3.3.1 类标投票数目
第29页
3.3.2 稀疏表示与类标验证
第29-30页
3.3.3 算法详细步骤
第30-32页
3.4 实验设计与分析
第32-42页
3.4.1 遥感数据集介绍
第32-34页
3.4.2 实验设置与对比算法
第34-35页
3.4.3 实验结果与分析
第35-42页
3.5 本章小结
第42-44页
第四章 基于集成多样性的半监督高光谱图像分类
第44-60页
4.1 引言
第44页
4.2 相关工作
第44-48页
4.2.1 常用的多样性度量方法
第44-47页
4.2.2 UDEED
第47-48页
4.3 基于集成多样性的半监督高光谱图像分类
第48-50页
4.4 实验结果与分析
第50-58页
4.4.1 实验设计与结果分析
第50-58页
4.5 本章小结
第58-60页
第五章 基于梯度提升决策树特征提取和半监督学习的分类算法
第60-70页
5.1 引言
第60页
5.2 梯度提升决策树特征提取算法
第60-61页
5.3 基于梯度提升决策树特征提取和半监督学习的分类算法
第61-64页
5.3.1 无标记样本不确定性度量
第62页
5.3.2 无标记样本多样性度量
第62-63页
5.3.3 算法详细步骤
第63-64页
5.4 实验结果与分析
第64-69页
5.4.1 实验设计与结果分析
第64-69页
5.5 本章小结
第69-70页
第六章 总结与展望
第70-72页
6.1 本文工作总结
第70-71页
6.2 未来展望
第71-72页
参考文献
第72-76页
致谢
第76-78页
作者简介
第78-79页
本篇论文共
79
页,
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。
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