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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于卷积神经网络的光学遥感图像目标识别设计与实现
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基于卷积神经网络的光学遥感图像目标识别设计与实现
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-18页
    1.1 课题研究背景第8-9页
        1.1.1 遥感研究的背景与意义第8页
        1.1.2 遥感图像研究的背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 遥感图像处理分析的研究现状第9-11页
        1.2.2 深度网络进行目标识别研究的现状第11-13页
        1.2.3 迁移学习的研究现状第13-14页
    1.3 研究内容和技术路线第14-15页
    1.4 论文结构第15-18页
第2章 基于卷积神经网络的光学遥感图像分类第18-24页
    2.1 与传统方法的对比第18-20页
        2.1.1 K均值(K-means)第18-19页
        2.1.2 模糊K-均值(Fuzzy K-means)第19页
        2.1.3 吸引子传播算法(Affinity Propagation,AP)第19页
        2.1.4 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)第19-20页
        2.1.5 卷积神经网络(CNN)第20页
    2.2 迁移学习第20-21页
    2.3 深度学习图像分类第21-22页
    2.4 本章小结第22-24页
第3章 基于卷积神经网络的遥感图像目标识别第24-46页
    3.1 问题的提出与解决方案概述第24-31页
        3.1.1 遥感数据集概况第27-28页
        3.1.2 算法解决方案概述第28-31页
    3.2 算法选型第31-33页
    3.3 算法实现第33-45页
        3.3.1 卷积神经网络架构的实现第36-40页
        3.3.2 卷积神经网络实例过程第40-43页
        3.3.3 反向传播训练算法计算第43-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第4章 实验结果及分析第46-58页
    4.1 实验流程第46-53页
        4.1.1 数据准备第46-47页
        4.1.2 图片数据库转换格式第47-48页
        4.1.3 生成均值文件第48页
        4.1.4 训练数据集第48-51页
        4.1.5 实验结果第51-53页
    4.2 CNN迁移学习结果对比第53-54页
    4.3 网络不同层的学习能力分析第54-55页
    4.4 不同CNN网络结构的对比第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-66页
致谢第66页

 
 
论文编号BS4076668,这篇论文共66
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