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遥感影像分类中三种重要神经网络的关键技术研究
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遥感影像分类中三种重要神经网络的关键技术研究
论文目录
摘要
第1-5页
abstract
第5-9页
第一章 绪论
第9-14页
1.1 选题依据
第9-10页
1.1.1 遥感影像的分类方法
第9页
1.1.2 人工神经网络分类器
第9-10页
1.2 研究目的及意义
第10-11页
1.3 国内外研究现状
第11-12页
1.4 研究内容
第12页
1.5 论文结构安排
第12-14页
第二章 实验数据介绍
第14-17页
2.1 实验数据
第14-16页
2.2 本章小结
第16-17页
第三章 BP神经网络
第17-22页
3.1 BP神经网络的介绍
第17-19页
3.1.1 BP神经网络的结构
第17-18页
3.1.2 BP神经网络的算法
第18页
3.1.3 BP神经网络的分类过程
第18-19页
3.2 梯度类学习算法的比较
第19-20页
3.3 分类结果评定
第20-21页
3.4 本章小结
第21-22页
第四章 小波神经网络
第22-43页
4.1 小波神经网络的介绍
第22-24页
4.1.1 小波神经网络的结构
第22-23页
4.1.2 小波神经网络的算法
第23-24页
4.1.3 小波神经网络的分类过程
第24页
4.2 小波神经网络分类器的优化设计
第24-41页
4.2.1 小波基函数的比较与最优小波基函数的选择
第24-27页
4.2.2 误差函数的比较及最优误差函数的选择
第27-37页
4.2.2.1“过学习”现象的简介
第29-31页
4.2.2.2 神经网络的训练过程与“过学习”
第31-33页
4.2.2.3 遥感影像特征与“过学习”
第33-36页
4.2.2.4 隐层节点数与“过学习”
第36-37页
4.2.3 编码方式的优化
第37-41页
4.3 本章小结
第41-43页
第五章 模糊自适应共振神经网络
第43-51页
5.1 模糊自适应共振神经网络的介绍
第43-46页
5.1.1 模糊自适应共振神经网络的结构
第43-44页
5.1.2 模糊自适应共振神经网络的算法
第44-46页
5.1.3 模糊自适应共振神经网络的分类过程
第46页
5.2 最优警戒线参数的选择
第46-48页
5.3 分类结果评定
第48-50页
5.4 本章小结
第50-51页
第六章 结论
第51-53页
6.1 主要结论
第51-52页
6.2 问题及展望
第52-53页
参考文献
第53-58页
攻读硕士学位期间取得的学术成果
第58-59页
一、硕士期间参与导师的科研项目
第58页
二、硕士期间发表的学术论文
第58-59页
致谢
第59页
本篇论文共
59
页,
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。
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