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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

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