半监督支持向量机高光谱遥感影像分类



半监督支持向量机高光谱遥感影像分类

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半监督支持向量机高光谱遥感影像分类

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-10页
Contents	第10-12页
图清单	第12-14页
表清单	第14-16页
1 绪论	第16-27页
· 研究背景与选题依据	第16-18页
· 相关领域的研究动态	第18-23页
· 研究内容和技术路线	第23-25页
· 论文组织结构	第25-27页
2 半监督高光谱影像分类理论与策略	第27-41页
· 半监督分类理论基础	第27-38页
· 半监督支持向量机高光谱影像分类策略	第38-39页
· 试验高光谱影像	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
3 基于自训练支持向量机半监督高光谱影像分类	第41-54页
· 引言	第41-42页
· 支持向量机分类原理	第42-44页
· 未标记样本选择策略	第44-47页
· 试验结果与分析	第47-53页
· 本章小结	第53-54页
4 结合空间信息样本选择的半监督高光谱影像分类	第54-65页
· 引言	第54页
· 空间信息的提取	第54-56页
· 结合空间信息的未标记样本增选策略	第56-57页
· 试验结果与分析	第57-63页
· 本章小结	第63-65页
5 基于协同训练高光谱影像分类	第65-74页
· 引言	第65页
· 单视图协同训练理论	第65-66页
· K近邻距离分类原理	第66页
· 单视图多分类器协同训练策略	第66-68页
· 试验结果与分析	第68-73页
· 本章小结	第73-74页
6 结论与展望	第74-77页
· 结论	第74-75页
· 展望	第75-77页
参考文献	第77-84页
作者简历	第84-86页
学位论文数据集	第86 页

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