基于支持向量机的高光谱遥感图像分类



基于支持向量机的高光谱遥感图像分类

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基于支持向量机的高光谱遥感图像分类

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-10 页
第1章绪论	第10-16 页
· 课题研究背景和意义	第10-12 页
· 高光谱分类的研究现状	第12-14 页
· 本文的研究内容和组织结构	第14-16 页
第2章高光谱遥感图像的分类理论	第16-28 页
· 高光谱遥感图像数据	第16-21 页
· 高光谱数据的描述	第17-19 页
· 本文的数据描述方式	第19-20 页
· 高光谱数据的特性	第20-21 页
· 高光谱数据的分类流程	第21-24 页
· 高光谱数据分类存在的问题	第24-27 页
· Hughes效应	第24-26 页
· 光谱混合现象	第26 页
· 传统分类方法存在的问题	第26-27 页
· 本章小结	第27-28 页
第3章统计学习理论和支持向量机	第28-42 页
· 统计学习理论	第28-34 页
· 机器学习问题的表示	第28-29 页
· 经验风险最小化原则	第29-30 页
· 复杂性与推广能力	第30-31 页
· 统计学习理论	第31-34 页
· 支持向量机	第34-40 页
· 最优分类面	第35-37 页
· 支持向量机	第37-39 页
· 核函数	第39-40 页
· 支持向量机的特点	第40 页
· 本章小结	第40-42 页
第4章基于多类SVM的高光谱图像分类	第42-64 页
· 两类支持向量机分类原理	第42-44 页
· 多类支持向量机的研究现状	第44-54 页
· 用多个两类分类器实现多类分类	第44-46 页
· 用层次型两类分类器实现多类分类	第46-52 页
· 用一个最优化问题一次性实现多类分类	第52-53 页
· 纠错编码SVM	第53-54 页
· 二次分类的多类支持向量机	第54-55 页
· 高光谱遥感图像分类仿真实验	第55-63 页
· 实验图像和分类流程	第55-57 页
· 1-a-1 SVM和二次分类算法的仿真实验	第57-61 页
· 基于DAG-SVM和ADAG-SVM的高光谱分类实验	第61-63 页
· 本章小结	第63-64 页
第5章基于模糊SVM的高光谱图像分类	第64-70 页
· 多类支持向量机存在的局限性	第64-65 页
· 模糊集的基本概念	第65-66 页
· 基于1-a-1SVM的模糊支持向量机	第66-68 页
· 高光谱遥感图像分类仿真实验	第68-69 页
· 本章小结	第69-70 页
结论	第70-72 页
参考文献	第72-76 页
攻读硕士学位期间发表的文章和取得的科研成果	第76-77 页
致谢	第77页

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