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基于密度峰值聚类算法的高光谱图像分类
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基于密度峰值聚类算法的高光谱图像分类
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-19页
　　1.1 研究背景及研究意义第10-12页
　　　　1.1.1 高光谱遥感的研究背景第10页
　　　　1.1.2 高光谱遥感的应用前景第10-11页
　　　　1.1.3 高光谱遥感图像分类的研究意义第11-12页
　　1.2 国内外研究现状第12-16页
　　　　1.2.1 成像光谱仪的发展现状第12-13页
　　　　1.2.2 高光谱分类的研究现状第13-16页
　　　　1.2.3 高光谱分类存在的问题第16页
　　1.3 研究内容第16-17页
　　1.4 技术路线及章节安排第17-19页
　　　　1.4.1 技术路线第17页
　　　　1.4.2 章节安排第17-19页
第二章 高光谱数据介绍及降维处理第19-28页
　　2.1 高光谱数据介绍第19-22页
　　　　2.1.1 AVIRIS高光谱数据Indian Pines第19-20页
　　　　2.1.2 AVIRIS高光谱数据Salinas第20-21页
　　　　2.1.3 ROSIS高光谱数据Pavia University第21-22页
　　2.2 高光谱数据降维处理第22-27页
　　　　2.2.1 降维的必要性第22-23页
　　　　2.2.2 降维方法介绍第23-24页
　　　　2.2.3 高光谱数据降维结果第24-27页
　　2.3 本章小结第27-28页
第三章 基于密度峰值的自适应聚类算法第28-37页
　　3.1 引言第28页
　　3.2 基于密度峰值的聚类算法第28-30页
　　　　3.2.1 寻找聚类中心第28-30页
　　　　3.2.2 数据点归类第30页
　　　　3.2.3 算法流程第30页
　　3.3 基于密度峰值的自适应聚类算法第30-34页
　　3.4 实验数据与结果分析第34-36页
　　　　3.4.1 实验数据介绍第34页
　　　　3.4.2 结果与分析第34-36页
　　3.5 本章小结第36-37页
第四章 基于密度峰值自适应聚类算法的融合分类第37-77页
　　4.1 算法理论基础第37-44页
　　　　4.1.1 光谱匹配算法第37页
　　　　4.1.2 神经网络算法第37-40页
　　　　4.1.3 支持向量机算法第40-44页
　　4.2 密度峰值自适应聚类与光谱匹配方法融合分类第44-49页
　　　　4.2.1 算法原理及流程第44-45页
　　　　4.2.2 实验结果与分析第45-49页
　　4.3 密度峰值自适应聚类与统计特征方法融合分类第49-76页
　　　　4.3.1 算法原理与流程第49-51页
　　　　4.3.2 样本容量影响实验分析第51-71页
　　　　4.3.3 实验结果与分析第71-76页
　　4.4 本章小结第76-77页
第五章 结论及展望第77-79页
　　5.1 结论第77页
　　5.2 展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-85页
硕士期间取得的成果第85-86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。
 
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