深度卷积神经网络在遥感影像分类的应用研究

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深度卷积神经网络在遥感影像分类的应用研究

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深度卷积神经网络在遥感影像分类的应用研究

论文目录
中文摘要	第1-6页
Abstract	第6-14页
第1章引言	第14-26页
1.1 研究背景和意义	第14-16页
1.1.1 研究背景	第14-15页
1.1.2 研究意义	第15-16页
1.2 国内外研究进展	第16-20页
1.2.1 遥感影像分类智能化技术	第16-18页
1.2.2 DCNNs	第18-19页
1.2.3 DCNNs在遥感影像分类的应用	第19-20页
1.2.4 总结	第20页
1.3 研究内容、技术路线及研究方法	第20-24页
1.3.1 研究内容	第20-21页
1.3.2 技术路线	第21-23页
1.3.3 研究方法	第23-24页
1.4 本文的结构安排	第24-26页
第2章遥感影像分类基本理论及方法	第26-45页
2.1 遥感技术简介	第26-27页
2.2 遥感影像数据格式	第27-29页
2.2.1 多波段通用二进制存储格式	第28页
2.2.2 图片格式	第28-29页
2.2.3 格式转换	第29页
2.3 遥感影像分类算法	第29-41页
2.3.1 非监督分类算法	第30-34页
2.3.2 监督分类算法	第34-41页
2.4 分类精度评价方法	第41-44页
2.4.1 混淆矩阵	第42-43页
2.4.2 Kappa分析法	第43-44页
2.5 本章小结	第44-45页
第3章深度卷积神经网络基本理论	第45-67页
3.1 深度学习简介	第45页
3.2 深度学习发展史	第45-47页
3.3 人工神经网络	第47-58页
3.3.1 人工神经元	第47-49页
3.3.2 经典激活函数	第49-53页
3.3.3 单隐层前馈神经网络	第53-54页
3.3.4 多隐层前馈神经网络	第54-55页
3.3.5 反向传播算法	第55-58页
3.4 卷积神经网络	第58-65页
3.4.1 卷积的概念	第58-59页
3.4.2 卷积神经网络	第59-62页
3.4.3 DCNNs模型介绍	第62-65页
3.5 本章小结	第65-67页
第4章深度卷积神经网络关键技术研究	第67-84页
4.1 卷积	第67-70页
4.1.1 二维卷积及互相关	第67-69页
4.1.2 卷积的作用	第69-70页
4.2 梯度下降法的问题及改进算法	第70-74页
4.2.1 梯度下降法的鞍点、极值等问题	第70-72页
4.2.2 带动量梯度下降法	第72-73页
4.2.3 其它改进算法	第73-74页
4.3 激活函数与梯度消失问题	第74-77页
4.3.1 非线性变换	第74页
4.3.2 梯度消失问题及解决	第74-77页
4.4 池化	第77-78页
4.5 DCNNs模型设计和训练	第78-83页
4.5.1 误差分析	第78-79页
4.5.2 欠拟合与过拟合	第79-80页
4.5.3 规范化	第80-81页
4.5.4 提前停止	第81-82页
4.5.5 随机失活(Dropout)	第82-83页
4.6 本章小结	第83-84页
第5章一种复数域的DCNNs模型及SAR影像分类应用	第84-101页
5.1 动机	第84-85页
5.2 数据分析	第85-87页
5.3 基于Patch的DCNNs模型	第87-96页
5.3.1 模型设计原则	第88页
5.3.2 设计思路及模型架构	第88-89页
5.3.3 模型处理流程	第89-92页
5.3.4 复数域DCNNs	第92-96页
5.4 实验结果与分析	第96-100页
5.4.1 数据集	第96页
5.4.2 实验环境	第96-97页
5.4.3 训练	第97-98页
5.4.4 结果与分析	第98-100页
5.5 本章小结	第100-101页
第6章一种端到端的DCNNs模型及遥感影像分类应用	第101-129页
6.1 动机	第101-102页
6.2 DCNNs实现语义分割的关键技术	第102-110页
6.2.1 全连接层转换为卷积层	第102-105页
6.2.2 上采样	第105-108页
6.2.3 重构	第108-109页
6.2.4 基于FCN思想的其它模型	第109-110页
6.3 一种端到端的DCNNs模型	第110-116页
6.3.1 需求分析	第110-111页
6.3.2 设计原则	第111页
6.3.3 设计思路	第111-112页
6.3.4 设计实现	第112-116页
6.4 实验结果与分析	第116-128页
6.4.1 数据集	第116页
6.4.2 实验环境	第116-117页
6.4.3 训练	第117-118页
6.4.4 结果与分析	第118-128页
6.5 本章小结	第128-129页
第7章结论与认识	第129-132页
7.1 主要工作与结论	第129-130页
7.1.1 主要工作	第129页
7.1.2 主要结论	第129-130页
7.2 展望	第130-132页
致谢	第132-134页
参考文献	第134-155页
附录	第155页
个人简历	第155页
攻读博士期间公开发表的主要学术论文	第155页

本篇论文共155页，点击这进入下载页面。

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