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基于机器学习的海面盐度遥感反演模型

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基于机器学习的海面盐度遥感反演模型
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-12页
第1章 绪论第12-24页
  · 选题背景与意义第12-16页
    · 选题背景第12-14页
    · 选题意义第14-16页
  · 国内外研究现状与存在的问题第16-21页
    · 国内外研究现状第16-20页
    · 存在问题第20-21页
  · 研究内容和技术路线第21-22页
    · 研究主要内容第21页
    · 研究技术路线第21-22页
  · 论文组织结构第22-24页
第2章 海面盐度遥感反演机理第24-35页
  · 海面盐度定义第24-26页
  · 盐度的测定方法第26-27页
  · Landsat-8 反演海面盐度机理第27-35页
    · 光学遥感水质参数第29-31页
    · 热红外遥感海表温度第31-35页
      · 理论背景第31-32页
      · 辐射传输方程第32-35页
第3章 数据及预处理第35-50页
  · 研究区概况第35-36页
  · 数据获取第36-38页
  · 数据预处理第38-50页
    · OLI数据预处理第38-42页
    · Landsat-8 时间序列数据生成第42-50页
      · DIEOF方法原理第42-45页
      · DIEOF方法重构实现第45-48页
      · 精度验证第48-50页
第4章 海面盐度敏感因子筛选与反演第50-67页
  · 海面盐度敏感影响因子筛选第51-53页
  · 海面盐度敏感因子的反演模型第53-67页
    · 总氮和总磷第53-62页
    · 海面温度第62-65页
    · 敏感参数分布分析第65-67页
第5章 海面盐度反演模型建立第67-95页
  · 基于深度学习的海面盐度反演模型第67-78页
    · 人工神经网络基本原理第68页
    · BP神经网络结构和算法推导第68-71页
    · 深度学习第71-78页
      · 基于随机梯度下降进行大规模机器学习第72-74页
      · Dropout算法第74-75页
      · 线性校正单元第75-78页
  · 基于岭回归的海面盐度反演模型第78-83页
    · 岭回归的原理第78-80页
    · 核岭回归第80-82页
    · 可替代性的导数第82-83页
  · 基于支持向量回归的海面盐度反演模型第83-95页
    · 统计学习理论第83-88页
      · 机器学习第84-85页
      · 经验风险最小化原则第85-86页
      · 统计学习理论主要内容第86-88页
    · 支持向量回归原理第88-95页
      · 最优分类超平面第89-91页
      · 线性支持向量回归第91-92页
      · 非线性支持向量回归第92-94页
      · 核函数第94-95页
第6章 海面盐度反演结果对比与讨论第95-111页
  · 深度学习模型反演结果第95-100页
    · DNN参数训练过程第95页
    · 批处理量的选择第95页
    · 有无dropout算法对比第95-97页
    · 模型时间效率第97页
    · DNN海盐反演模型结果与讨论第97-100页
  · 岭回归模型反演结果第100-105页
    · KRR模型核函数的选取第100-101页
    · 基于GR算法的KRR参数寻优第101-102页
    · 模型时间效率第102-103页
    · KRR海盐反演模型结果与讨论第103-105页
  · 支持向量回归模型反演结果第105-110页
    · SVR模型核函数的选取第105-106页
    · 基于GR算法的SVR参数寻优第106页
    · 模型时间效率第106-108页
    · SVR海盐反演模型结果与讨论第108-110页
  · 模型对比与分析第110-111页
第7章 总结与展望第111-114页
  · 总结第111-112页
  · 创新点第112-113页
  · 展望第113-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-126页
附录第126-127页
程序源代码第127-133页

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基于机器学习的海面盐度遥感反演模
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