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基于核机器学习的高光谱异常目标检测算法研究

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基于核机器学习的高光谱异常目标检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-13 页
第1章 绪论第13-35 页
  · 课题背景第13-21 页
    · 遥感技术概述第13-14 页
    · 高光谱遥感概述第14-20 页
    · 课题目的与意义第20-21 页
  · 高光谱异常检测概述及发展现状第21-29 页
    · 光谱匹配目标检测第24-26 页
    · 异常检测第26-29 页
  · 核机器学习简介第29-32 页
    · 机器学习发展历程第29-30 页
    · 核方法及其应用第30-32 页
  · 论文研究内容与结构第32-35 页
第2章 高光谱异常检测理论与核机器学习理论第35-50 页
  · 引言第35 页
  · 高光谱异常检测理论第35-41 页
    · 高光谱图像特性与描述第35-38 页
    · 广义似然比检测与RX算子第38-41 页
  · 核机器学习理论第41-49 页
    · 统计学习理论第41-44 页
    · 核函数第44-48 页
    · 常用核函数第48-49 页
  · 本章小结第49-50 页
第3章 基于核独立分量分析的非线性特征提取第50-75 页
  · 引言第50 页
  · 独立分量分析第50-54 页
    · ICA的数学模型第50-52 页
    · ICA的预处理第52-53 页
    · 非高斯性最大化第53-54 页
  · 基于非线性独立特征提取的高光谱图像异常检测第54-61 页
    · 特征空间白化第55-58 页
    · 非线性独立特征提取第58-60 页
    · 非线性独立特征优化选择第60-61 页
  · 仿真实验与结果分析第61-74 页
    · 模拟数据试验第62-63 页
    · 真实高光谱数据实验第63-74 页
  · 本章小结第74-75 页
第4章 基于空域滤波的核RX高光谱异常检测算法第75-87 页
  · 引言第75-76 页
  · 核RX异常检测算法第76-80 页
  · 基于空域滤波的核RX异常检测算法第80-83 页
  · 仿真实验与结果分析第83-86 页
  · 本章小结第86-87 页
第5章 自适应核高光谱异常检测算法第87-103 页
  · 引言第87 页
  · 支持向量数据描述方法第87-91 页
    · 线性支持向量数据描述第88-89 页
    · 特征空间支持向量数据描述第89-91 页
  · 自适应核参数估计第91-97 页
  · 仿真实验与结果分析第97-102 页
  · 本章小结第102-103 页
第6章 光谱相似度量核及其在异常检测中的应用第103-122 页
  · 引言第103 页
  · 核函数与特征空间第103-105 页
    · 特征空间的点积第103-104 页
    · 高斯径向基核的局限性第104-105 页
  · 光谱相似度量核函数第105-117 页
    · 光谱相似度量核的提出第106-108 页
    · 光谱相似度量核的性质第108-109 页
    · 光谱相似度量核在高光谱异常检测中的应用第109-117 页
  · 基于光谱相似度量核的混合核函数第117-121 页
    · 光谱相似度量核与高斯径向基核混合核函数第117-118 页
    · 仿真实验与结果分析第118-121 页
  · 本章小结第121-122 页
结论第122-125 页
参考文献第125-144 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第144-145 页
致谢第145页

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