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基于模式识别的土地覆盖遥感图像分类方法研究
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基于模式识别的土地覆盖遥感图像分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-25页
　　1.1 研究意义第12-13页
　　1.2 研究背景第13-15页
　　1.3 国内外研究进展第15-21页
　　　　1.3.1 土地覆盖遥感分类研究现状第15页
　　　　1.3.2 模式识别国内外研究进展第15-17页
　　　　1.3.3 基于统计模式识别的遥感图像分类研究现状第17-20页
　　　　1.3.4 地理覆盖变化遥感分类中存在的问题第20-21页
　　1.4 研究目标与研究内容第21-22页
　　　　1.4.1 研究目标第21页
　　　　1.4.2 研究内容第21-22页
　　1.5 技术路线与结构安排第22-25页
　　　　1.5.1 技术路线第22-23页
　　　　1.5.2 论文结构第23-25页
第二章 模式识别方法第25-47页
　　2.1 模式识别概述第25-26页
　　2.2 统计模式识别第26-28页
　　　　2.2.1 决策方法第27页
　　　　2.2.2 特征的抽取与选择第27-28页
　　　　2.2.3 统计模式识别与本文工作的结合点第28页
　　2.3 遥感图像分类中的模式识别方法第28-43页
　　　　2.3.1 监督分类方法第28-38页
　　　　　　2.3.1.1 最大似然分类方法第28-30页
　　　　　　2.3.1.2 最小距离分类方法第30-32页
　　　　　　2.3.1.3 支持向量机分类方法第32-36页
　　　　　　2.3.1.4 人工神经网络分类法第36-37页
　　　　　　2.3.1.5 K近邻分类法第37-38页
　　　　2.3.2 非监督分类第38-42页
　　　　　　2.3.2.1 相似性测量方法第38-39页
　　　　　　2.3.2.2 K-均值聚类法第39-40页
　　　　　　2.3.2.3 自组织迭代数据分析法第40-42页
　　　　2.3.3 模糊C均值聚类算法第42-43页
　　2.4 多分类器组合方法第43-44页
　　2.5 分类精度评价第44-46页
　　　　2.5.1 生产精度第44-45页
　　　　2.5.2 用户精度第45页
　　　　2.5.3 总体精度第45页
　　　　2.5.4 Kappa系数第45-46页
　　2.6 本章小结第46-47页
第三章 支持向量机分类方法第47-77页
　　3.1 机器学习理论第47-51页
　　　　3.1.1 机器学习问题的概述第47页
　　　　3.1.2 经验风险最小化原理的概述第47-48页
　　　　3.1.3 统计学习理论的概述第48-51页
　　　　　　3.1.3.1 函数集的VC维概念第48-49页
　　　　　　3.1.3.2 泛化误差的边界概念第49页
　　　　　　3.1.3.3 结构风险最小化原理概念第49-51页
　　3.2 支持向量机理论及参数优化第51-62页
　　　　3.2.1 支持向量机理论第51-61页
　　　　　　3.2.1.1 支持向量机算法概述—最优超平面第51-52页
　　　　　　3.2.1.2 线性可分情况第52-53页
　　　　　　3.2.1.3 线性不可分情况第53页
　　　　　　3.2.1.4 非线性可分情况第53-55页
　　　　　　3.2.1.5 核函数及特点第55-56页
　　　　　　3.2.1.6 核函数的基本性质第56页
　　　　　　3.2.1.7 核函数具体实现步骤第56-57页
　　　　　　3.2.1.8 多类分类SVM第57-61页
　　　　3.2.2 支持向量机参数优化方法第61-62页
　　3.3 基于混合核函数的支持向量机第62-71页
　　　　3.3.1 混合核函数方法及实现原理第62-65页
　　　　3.3.2 实验与结果分析第65-71页
　　3.4 基于融合核函数的支持向量机第71-76页
　　　　3.4.1 融合核函数方法及实现原理第71-72页
　　　　3.4.2 实验与结果分析第72-76页
　　3.5 本章小结第76-77页
第四章 基于多分类器组合的土地覆盖遥感分类研究第77-109页
　　4.1 问题的提出第77-78页
　　4.2 基于SV-NN组合分类器的土地覆盖分类方法模型第78-90页
　　　　4.2.1 SV-NN算法描述与实现第79-81页
　　　　4.2.2 实验与结果分析第81-90页
　　4.3 基于NN-MS-SV组合分类器的土地覆盖分类方法模型第90-99页
　　　　4.3.1 NN-MS-SV算法实现第92-93页
　　　　4.3.2 实验与结果分析第93-99页
　　4.4 基于ELM-SVM组合分类器的土地覆盖分类方法模型第99-107页
　　　　4.4.1 ELM基本概念第100-101页
　　　　4.4.2 ELM-SVM算法描述与实现第101-103页
　　　　4.4.3 实验与结果分析第103-107页
　　4.5 本章小结第107-109页
第五章 基于模糊聚类的面向对象分类研究第109-121页
　　5.1 基于对象的分类概述第109-110页
　　5.2 基于FCM与SVM的图像像元分割方法第110-120页
　　　　5.2.1 算法原理与流程第110-112页
　　　　5.2.2 实验与结果分析第112-120页
　　5.3 本章小结第120-121页
第六章 总结与展望第121-124页
　　6.1 结论第121-122页
　　6.2 创新点第122页
　　6.3 展望第122-124页
参考文献第124-134页
致谢第134-135页
在学期间公开发表论文情况第135-136页
在学期间主持与参与科研项目情况第136页

本篇论文共136页，点击这进入下载页面。
 
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