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高光谱遥感影像稀疏图嵌入分类研究
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高光谱遥感影像稀疏图嵌入分类研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-20页
符号说明
第20-22页
缩写词
第22-24页
第一章 引言
第24-47页
1.1 选题依据与背景
第24-28页
1.1.1 选题依据
第24-26页
1.1.2 不适定分类
第26-28页
1.2 国内外研究进展
第28-43页
1.2.1 国外研究进展
第28-37页
1.2.2 国内研究进展
第37-42页
1.2.3 亟待解决的问题
第42-43页
1.3 研究内容与论文组织
第43-47页
1.3.1 论文的切入点
第43页
1.3.2 研究内容与意义
第43-44页
1.3.3 技术路线与论文组织
第44-47页
第二章 研究区与数据资料
第47-55页
2.1 研究区概况
第47-48页
2.1.1 自然地理概况
第47页
2.1.2 地面景观特点
第47-48页
2.2 研究区数据资料
第48-51页
2.2.1 遥感影像
第48-49页
2.2.2 地面资料
第49-51页
2.3 国际通用测试数据集
第51-55页
2.3.1 ROSIS数据
第51-53页
2.3.2 AVIRIS数据
第53-55页
第三章 高光谱遥感影像稀疏图构建
第55-86页
3.1 字典构建与稀疏表达
第55-66页
3.1.1 监督字典构建
第57页
3.1.2 稀疏表达分析
第57-61页
3.1.3 典型地物稀疏表达与分析
第61-66页
3.2 自适应邻域构建与协同稀疏表达
第66-71页
3.2.1 自适应邻域构建
第67-68页
3.2.2 协同稀疏表达
第68-69页
3.2.3 典型地物协同稀疏表达与分析
第69-71页
3.3 改进的稀疏图构建与分析
第71-85页
3.3.1 改进的稀疏图构建
第73-78页
3.3.2 稀疏图构建与分析
第78-85页
3.4 本章小结
第85-86页
第四章 稀疏图嵌入的特征提取
第86-113页
4.1 稀疏图嵌入与核空间扩展
第86-90页
4.1.1 稀疏图嵌入
第88-89页
4.1.2 核空间扩展
第89-90页
4.2 稀疏多流形学习
第90-97页
4.2.1 多视图理解与表达
第91-93页
4.2.2 多流形表征与耦合
第93-97页
4.3 特征提取效果分析
第97-112页
4.3.1 特征提取评价指标
第97-100页
4.3.2 特征提取质量评价
第100-112页
4.4 本章小结
第112-113页
第五章 稀疏图正则的影像分类
第113-161页
5.1 稀疏图嵌入分类与分析
第113-132页
5.1.1 稀疏多项式逻辑回归
第114-116页
5.1.2 协同稀疏图嵌入性能分析
第116-119页
5.1.3 稀疏多流形学习性能分析
第119-123页
5.1.4 稀疏图嵌入影像分类
第123-132页
5.2 核空间映射与图割方法分类优化
第132-140页
5.2.1 核空间映射与分类
第133-135页
5.2.2 图割方法分类优化
第135-140页
5.3 稀疏图正则化半监督分类
第140-149页
5.3.1 稀疏图正则化半监督分类模型设计
第141-144页
5.3.2 稀疏图正则化半监督分类与分析
第144-149页
5.4 稀疏图正则化主动半监督分类
第149-159页
5.4.1 稀疏图正则化主动半监督分类模型设计
第149-153页
5.4.2 稀疏图正则化主动半监督分类与分析
第153-159页
5.5 本章小结
第159-161页
第六章 结论与展望
第161-164页
6.1 研究结论
第161-162页
6.2 论文创新点
第162-163页
6.3 研究展望
第163-164页
参考文献
第164-178页
攻博期间的科研工作
第178-180页
致谢
第180-181页
本篇论文共
181
页,
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