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遥感图像高精度并行监督分类技术研究
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遥感图像高精度并行监督分类技术研究
论文目录
摘要
第13-15 页
ABSTRACT
第15-19 页
第一章 绪论
第19-32 页
§· 课题研究背景
第19-23 页
· 概念描述
第19 页
· 遥感图像监督分类概述
第19-21 页
· 遥感领域的应用需求
第21-22 页
· 遥感图像监督分类的技术需求
第22-23 页
§· 相关研究领域概述
第23-25 页
· 机器学习:监督分类
第23-24 页
· 数字图像处理:图像扭曲
第24 页
· 并行计算:并行计算机体系结构
第24-25 页
§· 研究现状
第25-27 页
· 高精度监督分类技术研究现状
第25 页
· 快速图像分类技术现状
第25-26 页
· 提高分类器可理解性的研究现状
第26 页
· 研究现状总结
第26-27 页
§· 课题研究内容
第27-29 页
· 遥感图像高精度监督分类技术研究
第27-28 页
· 遥感图像并行监督分类技术研究
第28 页
· 系统设计与实现
第28-29 页
§· 本文主要贡献与创新
第29-30 页
§· 论文结构
第30-32 页
第一部分 遥感图像高精度监督分类技术研究
第32-94 页
第二章 搜索编码算法及其在监督分类中的应用
第33-56 页
§· 纠错输出编码
第33-38 页
· 纠错输出编码的思想
第33-35 页
· 纠错输出码的特性分析
第35-36 页
· 已有编码方法分析
第36-38 页
· 有待解决的问题
第38 页
§· 搜索编码算法SCM
第38-43 页
· 搜索编码算法描述
第38-40 页
· 搜索输出码的性质
第40-43 页
§· 基于搜索编码的监督分类技术
第43-48 页
· 纠错输出编码与分类器组合
第44-45 页
· 基于搜索编码的监督分类技术
第45-47 页
· 预测精度分析
第47-48 页
§· 应用示例
第48-55 页
· 学习算法选择与实验设定
第48-49 页
· 搜索编码法在简单贝叶斯分类中的应用
第49-52 页
· 搜索编码法在BP神经网络中的应用
第52-55 页
· 实验结论
第55 页
§· 小结
第55-56 页
第三章 基于搜索编码的结构化神经网络
第56-73 页
§· 三种结构化神经网络
第56-59 页
· 结构化神经网络SNN
第56-57 页
· 组合式结构化神经网络k-SNN
第57-58 页
· 基于搜索编码的结构化神经网络CSNN
第58-59 页
§· 学习算法
第59-61 页
· 动量项学习算法
第59-60 页
· RPROP学习算法
第60-61 页
§· 网络行为解释
第61-66 页
· 子网结构转化
第61-64 页
· 子网行为规则化
第64-65 页
· 决策行为规则化
第65 页
· 几种类别的共性分析
第65-66 页
§· 实验结果与分析
第66-71 页
· 两种学习算法的收敛性比较
第66-67 页
· 三种结构化神经网络的预测精度比较
第67-68 页
· 三种结构化神经网络的学习速度比较
第68-70 页
· 三种结构化神经网络的可理解性比较
第70-71 页
§· 小结
第71-73 页
第四章 动态离散化方法RCAT与二分决策树系统
第73-94 页
§· 连续属性离散化研究现状
第73-77 页
· 离散化方法分类
第73-74 页
· 典型离散化处理过程
第74-75 页
· 常用离散化方法介绍
第75-77 页
§· 基于属性变换的动态离散化方法RCAT
第77-84 页
· RCAT算法思想
第78-79 页
· 属性变换
第79-80 页
· 区间离散化
第80-81 页
· 区间边缘优化
第81-84 页
§· 二分决策树系统Btrees
第84-88 页
· 二分树林结构
第85-86 页
· 多类问题扩展
第86 页
· 决策树剪枝
第86-88 页
§· 实验结果与分析
第88-93 页
· 实验设定
第88 页
· RCAT算法的参数设定
第88-90 页
· 区间边缘优化的作用
第90-91 页
· 离散化方法的性能比较
第91-92 页
· 多类问题扩展的结果分析
第92-93 页
§· 小结
第93-94 页
第二部分 遥感图像并行监督分类技术研究
第94-138 页
第五章 分布并行几何校正技术研究
第95-129 页
§· 向后映射图像扭曲算法及其分析
第95-99 页
· 向后映射算法介绍
第95-96 页
· 复杂性分析
第96-97 页
· 并行图像扭曲技术现状
第97-99 页
§· 基于局部输出区域计算的并行图像扭曲算法PIWA-LOC
第99-107 页
· Cluster环境描述
第99 页
· PIWA-LOC算法思想
第99-101 页
· 输入图像数据划分
第101 页
· 输出图像块存储结构
第101-102 页
· 局部输出区域计算
第102-105 页
· 局部重采样计算
第105-106 页
· 应用示例
第106-107 页
§· 基于局部输入区域计算的并行图像扭曲算法PIWA-LIC
第107-116 页
· PIWA-LOC算法的局限性分析
第107-108 页
· PIWA-LIC算法思想
第108-110 页
· 负载划分
第110-111 页
· 局部输入区域计算
第111-114 页
· 局部重采样计算
第114-115 页
· 应用示例
第115-116 页
§· 遥感图像并行几何校正性能分析模型
第116-121 页
· 单任务并行处理性能分析
第116-120 页
· 多任务流水并行处理性能分析
第120-121 页
§· 实验结果与分析
第121-128 页
· 遥感图像几何校正实验设定
第121-122 页
· PIWA-LOC几何校正实验结果与分析
第122-124 页
· PIWA-LIC几何校正实验结果与分析
第124-126 页
· 特殊几何变换的实验结果
第126 页
· 与已有算法的比较
第126-127 页
· 实验结论
第127-128 页
§· 小结
第128-129 页
第六章 分布并行监督分类算法研究
第129-138 页
§· 最近邻分类法的并行化
第129-132 页
· 最近邻分类算法Knn的并行化
第129-130 页
· 并行Knn算法性能分析模型
第130-132 页
§· 几种神经网络算法的并行化
第132-134 页
· 神经网络算法的并行化
第132-133 页
· 并行神经网络算法性能分析模型
第133-134 页
§· 实验结果与分析
第134-137 页
§· 小结
第137-138 页
第三部分 系统设计与实现
第138-153 页
第七章 遥感图像并行处理系统YH-PRIPS
第139-150 页
§· 系统结构设计
第139-141 页
· YH-PRIPS应用模型
第139-140 页
· YH-PRIPS软件运行框架
第140-141 页
§· 系统功能介绍
第141-142 页
§· YH-PRIPS的部分实验数据
第142-149 页
· PIWA-LOC(YH)几何校正测试结果
第143-145 页
· PIWA-LIC(YH)几何校正测试结果
第145-147 页
· 遥感图像监督分类测试结果
第147-149 页
§· 小结
第149-150 页
第八章 结束语
第150-153 页
§· 工作总结
第150-151 页
§· 研究展望
第151-153 页
附录A 监督学习数据集描述
第153-157 页
附录B Btrees系统的输出结果
第157-162 页
攻读博士学位期间发表的论文
第162-164 页
攻读博士学位期间参与的科研项目
第164-165 页
致谢
第165-167 页
参考文献
第167-176 页
本篇论文共
176
页,
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