基于投票法的多分类器集成遥感影像分类技术



基于投票法的多分类器集成遥感影像分类技术

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基于投票法的多分类器集成遥感影像分类技术

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-15页
· 研究的背景和意义	第11-12页
· 国内外研究动态	第12-13页
· 存在的问题	第13页
· 论文的总体结构	第13-15页
第2章分类器集成基本原理	第15-23页
· 机器学习与图像分类技术	第15-16页
· 分类器集成关键技术和方法	第16-17页
· 分类器集成	第16页
· 多分类器集成的系统架构	第16-17页
· 多分类器集成方式	第17页
· 多分类器集差异性度量	第17-20页
· 多分类器差异性	第17-18页
· 差异性度量方法	第18-20页
· 多分类器集成精度评价方法	第20-22页
· 交叉验证	第20-21页
· 分类精度的评价标准	第21-22页
· 小结	第22-23页
第3章遥感影像分类方法研究	第23-40页
· 遥感影像分类算法研究	第23-31页
· 决策树分类	第23-25页
· SVM 分类算法	第25-27页
· 神经网络算法	第27-29页
· 贝叶斯分类	第29-30页
· K 邻近分类算法	第30-31页
· 面向对象分类技术	第31-35页
· 面向对象分类的基本概念	第31页
· 影像分割原理	第31-33页
· 影像分割常用方法	第33-34页
· 面向对象分类流程	第34-35页
· 实验分析	第35-39页
· 小结	第39-40页
第4章基于投票方法的多分类器集成研究	第40-55页
· 投票法多分类器集成的基本原理	第40-42页
· 改进的 AdaBoosting 算法分类器加权投票集成	第42-47页
· 抽样方法的改进	第42-43页
· 投票方法的改进	第43-46页
· 改进方法的特点	第46-47页
· 基于类别信息分类器投票集成	第47-50页
· 基于识别性能矩阵投票集成	第47-49页
· 基于类别权重的加权投票集成	第49-50页
· 基于全信息相关度的多分类器投票集成	第50-54页
· 全信息矩阵	第51页
· 待测样本有效邻域	第51-52页
· 全信息相关度	第52-53页
· 基于全信息相关度分类器组合	第53-54页
· 小结	第54-55页
第5章实验分析	第55-72页
· 实验目的	第55页
· 数据准备	第55-56页
· 研究区域概况	第55-56页
· 影像分割	第56页
· 样本采集	第56页
· 实验流程	第56-70页
· 基分类器选择	第56-61页
· 组合分类器遥感影像分类	第61-67页
· 基于改进 AdaBoosting 算法遥感影像分类	第67-70页
· 分析与结论	第70-72页
第6章结论与展望	第72-75页
· 主要工作和结论	第72-73页
· 创新点	第73-74页
· 展望	第74-75页
参考文献	第75-78页
攻读学位期间的研究成果	第78-79页
致谢	第79 页

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