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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,点击这进入下载页面
 
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