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高光谱图像的特征提取及分类算法的研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 高光谱图像特征提取与选择的研究现状第12-14页
        1.2.2 高光谱图像分类的研究现状第14-15页
    1.3 本文章节安排第15-17页
2 特征提取和分类方法研究第17-28页
    2.1 高光谱图像的特征提取方法第17-20页
        2.1.1 线性判别分析第17-19页
        2.1.2 主成分分析第19-20页
    2.2 高光谱图像的分类方法第20-26页
        2.2.1 无监督分类方法第20-21页
        2.2.2 K近邻算法第21-22页
        2.2.3 支持向量机第22-25页
        2.2.4 神经网络第25-26页
    2.3 高光谱图像分类的评价指标第26-27页
        2.3.1 分类精度第26-27页
        2.3.2 Kappa系数第27页
    2.4 本章小结第27-28页
3 基于正则化模糊判别分析的高光谱图像的特征提取第28-41页
    3.1 算法的思想第28页
    3.2 正则化模糊判别分析算法第28-32页
        3.2.1 加权空间光谱均值滤波(WSSMF)第29页
        3.2.2 模糊K最近邻(FKNN)分类第29-30页
        3.2.3 正则化模糊判别分析(RFDA)第30-32页
        3.2.4 基于FKNN的空间协同分类(SCC)第32页
    3.3 算法的复杂性分析和流程第32-33页
    3.4 实验结果及分析第33-40页
        3.4.1 实验1:二维合成数据集第33-35页
        3.4.2 实验2:高光谱图像分类第35-40页
    3.5 本章小结第40-41页
4 基于直觉多核模糊聚类的高光谱图像分类第41-50页
    4.1 直觉模糊聚类介绍第41-43页
    4.2 直觉多核模糊聚类第43-47页
        4.2.1 目标函数第43-44页
        4.2.2 聚类优化第44-47页
    4.3 实验结果与分析第47-49页
    4.4 本章小结第49-50页
5 总结和展望第50-52页
    5.1 主要研究与结论第50页
    5.2 论文主要创新点第50-51页
    5.3 问题与展望第51-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-57页
攻读学位期间的研究成果第57页

 
 
论文编号BS4734455,这篇论文共57
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