核RX算法异常检测及多分类器融合技术研究



核RX算法异常检测及多分类器融合技术研究

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核RX算法异常检测及多分类器融合技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
目录	第8-11页
第一章绪论	第11-20页
· 研究背景与意义	第11-12页
· 高光谱遥感概述及国内外研究现状	第12-18页
· 高光谱遥感概述	第12-14页
· 高光谱遥感国内外研究现状	第14-15页
· 高光谱异常检测算法研究现状	第15-16页
· 高光谱分类算法研究现状	第16-18页
· 本文的主要内容和组织结构	第18-20页
第二章 RX 算法及变形介绍	第20-29页
· 引言	第20页
· 经典 RX 异常检测算法	第20-21页
· IRX 异常检测算法	第21-22页
· 线性子空间模型	第21-22页
· IRX 算法	第22页
· UTD 等改进 RX 异常检测算法	第22-24页
· 实验结果与分析	第24-28页
· 实验数据的介绍	第24页
· RX 算法和 IRX 算法实验结果	第24-26页
· UTD 等改进 RX 算法的实验结果	第26-28页
本章小结	第28-29页
第三章基于加权组合核 RX 算法及其参数优化	第29-47页
· 引言	第29页
· 核函数方法	第29-32页
· 核函数的映射	第29-30页
· 常用核函数	第30-31页
· 加权组合核函数	第31-32页
· 核 RX 算子异常检测算法	第32-34页
· 加权组合核函数的参数优化	第34-36页
· 爬山法参数选择	第34-35页
· 粒子群算法参数选择	第35-36页
· 实验结果与分析	第36-44页
· 实验数据	第37-38页
· 参数选择结果与分析	第38-41页
· 参数选择实验结果	第38-40页
· 实验结果分析	第40-41页
· 核函数实验结果与分析	第41-44页
· 实测数据实验结果	第41-42页
· 实测数据实验结果分析	第42页
· AVIRIS 数据实验结果	第42-44页
· AVIRIS 数据实验结果分析	第44页
· 虚警率选取分析	第44-45页
本章小结	第45-47页
第四章基于异常检测的多分类器融合技术研究	第47-73页
· 引言	第47页
· AdaBoost 分类算法	第47-56页
· AdaBoost 算法原理	第47-49页
· 多分类算法介绍	第49-51页
· 实验过程介绍	第51-52页
· 实验结果与分析	第52-56页
· 支持向量机分类算法	第56-62页
· 支持向量机算法原理	第56-57页
· 实验结果与分析	第57-62页
· 分类决策级融合	第62-64页
· 决策级融合方法	第63页
· 实验结果与分析	第63-64页
· 光谱指纹	第64-70页
· 光谱指纹介绍	第64-65页
· 实验数据准备及实验过程	第65-66页
· 实验结果与分析	第66-70页
· AdaBoost 和 RX+AdaBoost 结果与分析	第66-67页
· SVM 和 RX+SVM 结果与分析	第67-69页
· 决策级融合结果与分析	第69-70页
本章小结	第70-73页
第五章总结与展望	第73-75页
· 总结	第73-74页
· 展望	第74-75页
致谢	第75-76页
参考文献	第76-80页
附录	第80页

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