基于自适应残差3D-CNN的高光谱图像跨域分类



基于自适应残差3D-CNN的高光谱图像跨域分类

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基于自适应残差3D-CNN的高光谱图像跨域分类

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
第一章绪论	第9-20页
1.1 课题的研究背景及意义	第9页
1.2 课题研究现状及分析	第9-12页
1.2.1 高光谱图像分类现状	第10-11页
1.2.2 深度学习理论和卷积神经网络研究现状	第11-12页
1.2.3 高光谱图像跨域分类现状	第12页
1.3 高光谱实验数据集简介	第12-18页
1.3.1 Indian Pines数据集	第13-14页
1.3.2 Pavia University数据集	第14-15页
1.3.3 Salinas数据集	第15-16页
1.3.4 KSC数据集	第16-17页
1.3.5 各个数据集光谱数据结构	第17-18页
1.3.6 分类效果评价指标	第18页
1.4 本文主要研究内容及结构安排	第18-20页
第二章深层残差三维卷积神经网络结构的研究	第20-31页
2.1 引言	第20页
2.2 高光谱图像分类方法	第20页
2.3 卷积神经网络的主要方法	第20-24页
2.3.1 深度神经网络的方法和发展	第20-21页
2.3.2 反向传播算法	第21-22页
2.3.3 二维和三维卷积神经网络方法	第22-23页
2.3.4 残差网络方法	第23-24页
2.4“瓶颈”结构残差三维卷积块结构	第24-25页
2.5 残差三维卷积块结构	第25-26页
2.6 批归一化算法	第26-27页
2.7 深层残差三维卷积神经网络	第27-28页
2.8 实验结果与分析	第28-30页
2.9 本章小结	第30-31页
第三章深层残差网络结构的自适应超参数估计与优化	第31-43页
3.1 引言	第31页
3.2 超参数估计与优化方法	第31-34页
3.2.1 超参数优化方法	第31-33页
3.2.2 TPE超参数优化算法	第33-34页
3.3 网络输入参数调优	第34页
3.4 深层残差网络结构的自适应TPE超参数优化步骤	第34-36页
3.5 实验结果与分析	第36-42页
3.5.1 输入参数实验	第36-37页
3.5.2 TPE超参数优化网络分类实验	第37-42页
3.6 本章小结	第42-43页
第四章残差三维卷积神经网络跨域分类算法	第41-53页
4.1 引言	第43页
4.2 跨域分类方法	第43-44页
4.3 特定数据集分析层	第44-45页
4.4 特定数据集分类层	第45-46页
4.5 跨域分类步骤	第46页
4.6 实验结果与分析	第46-52页
4.6.1 特定数据集分析层对跨域网络的影响实验	第47-49页
4.6.2 单数据集的跨域分类实验	第49-50页
4.6.3 多数据集的跨域分类实验	第50-52页
4.7 本章小结	第52-53页
第五章结论与展望	第51-55页
5.1 结论	第51-54页
5.2 展望	第54-55页
参考文献	第55-59页
致谢	第59

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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