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遗传规划算法在铀矿床高光谱数据中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 作者简介 | 第1-7页 | | 摘要 | 第7-8页 | | ABSTRACT | 第8-12页 | | 第一章 绪论 | 第12-15页 | | §1.1 课题研究的目的和意义 | 第12-13页 | | §1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-14页 | | ·遗传规划算法的研究现状及发展趋势 | 第13页 | | ·基于遥感图像的铀矿区分布研究现状及发展趋势 | 第13-14页 | | §1.3 论文的主要内容 | 第14-15页 | | 第二章 高光谱Hyperion图像的预处理 | 第15-27页 | | §2.1 高光谱数据的获取 | 第15-17页 | | §2.2 高光谱数据的处理方法 | 第17-26页 | | ·数据转换 | 第18-19页 | | ·漂移问题处理 | 第19-20页 | | ·可用波段选择 | 第20-21页 | | ·坏线修复 | 第21-22页 | | ·条纹去除 | 第22-23页 | | ·消除“smile”效应 | 第23页 | | ·大气校正 | 第23-25页 | | ·大气校正验证 | 第25-26页 | | §2.3 本章小结 | 第26-27页 | | 第三章 遗传规划算法 | 第27-35页 | | §3.1 遗传规划算法的起源 | 第27页 | | §3.2 遗传规划算法的流程 | 第27-34页 | | ·初始化种群 | 第28-29页 | | ·适应度的函数 | 第29-31页 | | ·遗传算子 | 第31-33页 | | ·终止条件 | 第33-34页 | | §3.3 本章小结 | 第34-35页 | | 第四章 遗传规划分类 | 第35-44页 | | §4.1 遗传规划处理分类问题 | 第35-37页 | | ·两类分类问题概述 | 第35-36页 | | ·多类分类问题概述 | 第36-37页 | | §4.2 GP分多类问题 | 第37-40页 | | ·数据插值 | 第37页 | | ·关联强度矩阵 | 第37-38页 | | ·分类矩阵 | 第38页 | | ·启发式规则 | 第38-39页 | | ·算法描述 | 第39-40页 | | §4.3 GP分类算法的应用 | 第40-43页 | | ·实验数据集的选取 | 第40-41页 | | ·评价准则 | 第41-42页 | | ·实验结果 | 第42-43页 | | §4.4 本章小结 | 第43-44页 | | 第五章 高光谱图像铀矿区的选取 | 第44-54页 | | §5.1 赤铁矿比值法 | 第44-45页 | | §5.2 决策树对高光谱图像的分类 | 第45-49页 | | ·高光谱图像分类 | 第45-47页 | | ·用决策树对高光谱数据分类 | 第47-49页 | | §5.3 高光谱图像中矿区的寻找 | 第49-52页 | | ·实验环境 | 第50页 | | ·参数的设定与评价方法 | 第50-51页 | | ·实验结果 | 第51-52页 | | §5.4 本章小结 | 第52-54页 | | 第六章 总结 | 第54-56页 | | §6.1 完成的工作 | 第54页 | | §6.2 存在的不足 | 第54-56页 | | 致谢 | 第56-57页 | | 参考文献 | 第57-60页 |
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论文编号BS1678189，这篇论文共60页
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