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基于多核学习的高光谱图像分类方法研究

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基于多核学习的高光谱图像分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第11-27页
    1.1 课题背景及研究意义第11-13页
    1.2 研究现状第13-25页
        1.2.1 高光谱图像分类方法回顾第13-19页
        1.2.2 基于核学习的高光谱图像分类方法第19-23页
        1.2.3 存在的问题第23-25页
    1.3 本文主要内容及章节安排第25-27页
第2章 多核学习理论第27-45页
    2.1 引言第27页
    2.2 统计学习理论第27-29页
    2.3 核学习方法第29-33页
        2.3.1 基本原理第29-31页
        2.3.2 核函数的性质第31-33页
    2.4 多核学习方法第33-41页
        2.4.1 基本原理第33-34页
        2.4.2 SimpleMKL算法第34-37页
        2.4.3 局部多核学习(Localized MKL)第37-39页
        2.4.4 基于KA准则的MKL算法第39-41页
    2.5 实验数据及分类评价指标第41-44页
        2.5.1 本文所用的数据集第41-43页
        2.5.2 分类评价指标第43-44页
    2.6 本章小结第44-45页
第3章 基于理想核优化的高光谱图像分类第45-64页
    3.1 引言第45-46页
    3.2 典型的两阶段多核学习方法第46-49页
        3.2.1 代表性多核学习方法第46-47页
        3.2.2 基于非负矩阵分解的方法第47-49页
    3.3 基于理想核优化的多核学习算法第49-54页
        3.3.1 基于线性规划求解的方法第50-51页
        3.3.2 基于信号稀疏表示求解的方法第51-54页
    3.4 分类实验第54-63页
        3.4.1 实验设置第51-55页
        3.4.2 结果及分析第55-63页
    3.5 本章小结第63-64页
第4章 基于自适应核结构的高光谱图像分类第64-88页
    4.1 引言第64-65页
    4.2 数据相关核第65-72页
        4.2.1 基于Fisher准则的优化方法第67-69页
        4.2.2 基于最大间隔准则的优化方法第69-72页
    4.3 自适应多核学习算法第72-74页
    4.4 分类实验第74-87页
        4.4.1 实验设置第74-75页
        4.4.2 结果及分析第75-87页
    4.5 本章小结第87-88页
第5章 基于马氏距离多核学习的高光谱图像分类第88-106页
    5.1 引言第88-89页
    5.2 度量学习第89-95页
        5.2.1 距离度量函数第89-90页
        5.2.2 线性度量学习第90-92页
        5.2.3 典型的马氏距离度量学习方法第92-95页
    5.3 马氏距离多核学习算法第95-97页
        5.3.1 马氏距离核函数第95-96页
        5.3.2 马氏距离多核算法第96-97页
    5.4 分类实验第97-105页
        5.4.1 实验设置第97-98页
        5.4.2 结果及分析第98-105页
    5.5 本章小结第105-106页
结论第106-108页
参考文献第108-127页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第127-129页
致谢第129-130页
个人简历第130页

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