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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

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