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基于稀疏表示的半监督高光谱图像分类算法

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基于稀疏表示的半监督高光谱图像分类算法
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 研究背景和意义第15-17页
  1.2 国内外研究现状分析第17页
  1.3 论文的主要工作及内容安排第17-18页
  1.4 本章小结第18-19页
第二章 高光谱图像分类基础第19-29页
  2.1 高光谱图像分类的常见方法第19-25页
    2.1.1 高光谱图像的特征第19-20页
    2.1.2 高光谱图像常见的分类方法第20-25页
  2.2 稀疏表示模型第25-26页
  2.3 高光谱图像分类方法的性能评价第26-27页
  2.4 本章小结第27-29页
第三章 基于联合稀疏表示的半监督高光谱图像分类第29-45页
  3.1 引言第29-30页
  3.2 基于类标传播的分类第30-31页
    3.2.1 类标传播算法的概念第30-31页
    3.2.2 类标传播算法的实现第31页
  3.3 基于稀疏表示的半监督分类第31-33页
  3.4 基于联合稀疏表示的半监督分类第33-35页
    3.4.1 算法原理第33-34页
    3.4.2 改进算法第34-35页
  3.5 实验结果和分析第35-42页
    3.5.1 数据集第35页
    3.5.2 实验设置第35-36页
    3.5.3 分类结果的比较第36-41页
    3.5.4 参数分析第41-42页
  3.6 本章小结第42-45页
第四章 基于相似度与线性表示的高光谱图像分类第45-55页
  4.1 引言第45页
  4.2 K-means聚类第45页
  4.3 基于欧几里得距离度量法的相似度第45-46页
  4.4 基于相似度与线性表示的高光谱图像分类第46-48页
    4.4.1 基于相似度的分类方法第46页
    4.4.2 基于相似度与线性表示的高光谱图像分类第46-48页
    4.4.3 SLP算法的优缺点第48页
  4.5 实验结果与分析第48-53页
    4.5.1 实验设置第48-49页
    4.5.2 分类结果第49-53页
  4.6 本章小结第53-55页
第五章 基于k近邻与稀疏表示的高光谱图像分类第55-65页
  5.1 引言第55页
  5.2 k近邻法第55-56页
    5.2.1 k近邻法的概念第55-56页
  5.3 基于k近邻与稀疏表示的高光谱图像分类第56-58页
    5.3.1 k近邻与稀疏表示分类算法模型第56-57页
    5.3.2 k近邻与稀疏表示分类算法实现步骤第57-58页
    5.3.3 KSR算法的优缺点第58页
  5.4 实验结果与分析第58-62页
    5.4.1 数据集第58-60页
    5.4.2 实验设置第60页
    5.4.3 实验结果与分析第60-62页
    5.4.4 参数分析第62页
  5.5 本章小结第62-65页
第六章 总结与展望第65-67页
  6.1 工作总结第65-66页
  6.2 未来展望第66-67页
参考文献第67-73页
致谢第73-75页
作者简介第75-76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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