基于深度学习的高光谱图像分类



基于深度学习的高光谱图像分类

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基于深度学习的高光谱图像分类

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 课题的研究背景及意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状及分析	第15-18页
1.3 本文的主要研究内容	第18-20页
第二章深度学习常用模型介绍及自编码网络结构	第20-28页
2.1 深度学习常用模型介绍	第20-21页
2.2 自编码网络结构	第21-24页
2.2.1 自动编码器	第21-23页
2.2.2 堆栈自动编码器	第23-24页
2.3 实验所用数据集介绍	第24-26页
2.4 评价指标	第26页
2.5 本章小结	第26-28页
第三章基于判别性自编码网络的高光谱图像分类	第28-44页
3.1 基于空谱结合的自编码网络分类方法	第28-31页
3.1.1 利用光谱信息进行分类的模型	第28-29页
3.1.2 利用空间信息进行分类的模型	第29-30页
3.1.3 基于空谱结合方式的分类模型	第30-31页
3.2 基于判别性自编码网络的高光谱图像分类方法	第31-32页
3.3 具有判别性自编码网络模型的训练及分类	第32-36页
3.3.1 网络的训练	第32-36页
3.3.2 微调和分类	第36页
3.4 实验结果与分析	第36-43页
3.4.1 Indian Pines数据集	第36-39页
3.4.2 Pavia数据集	第39-43页
3.5 本章小结	第43-44页
第四章基于集成网络的高光谱图像分类方法	第44-62页
4.1 高光谱图像分类方法常用的邻域选取方法问题分析	第44-45页
4.2 基于集成网络的高光谱图像分类方法	第45-48页
4.2.1 集成学习简介	第45-46页
4.2.2 基于集成网络的高光谱图像分类	第46-48页
4.3 集成网络的训练	第48-49页
4.4 实验结果与分析	第49-61页
4.4.1 Indian Pines数据集	第50-54页
4.4.2 Pavia数据集	第54-58页
4.4.3 Salinas scene数据集	第58-61页
4.5 本章小结	第61-62页
第五章基于非局部方式的高光谱图像分类方法	第62-74页
5.1 利用局部信息进行高光谱图像分类的模型	第62页
5.2 基于非局部方式的高光谱图像分类方法	第62-66页
5.2.1 KNN算法	第62-63页
5.2.2 提出的新型KNN准则	第63-64页
5.2.3 基于非局部方式的高光谱图像分类方法	第64-66页
5.3 非局部方式的高光谱图像分类方法的训练	第66-67页
5.4 实验结果及分析	第67-72页
5.4.1 Pavia数据集	第67-69页
5.4.2 Salinas scene数据集	第69-72页
5.5 本章小结	第72-74页
第六章总结与展望	第74-76页
6.1 本文内容总结	第74-75页
6.2 展望	第75-76页
参考文献	第76-80页
致谢	第80-82页
作者简介	第82-83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。

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