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多源遥感信息融合方法及其应用研究
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多源遥感信息融合方法及其应用研究
论文目录
 
第1章 绪论第15-30 页
　　· 数据融合的一般原理和方法第15-19 页
　　　　· 数据融合研究发展概况第15-16 页
　　　　· 数据融合基本原理和方法第16-17 页
　　　　· 数据融合的层次结构及功能第17-19 页
　　· 国内外多源遥感信息融合方法研究进展第19-25 页
　　　　· 多源遥感影像融合第19-23 页
　　　　· 多源遥感数据的分类融合方法第23-25 页
　　· 论文的研究背景第25-27 页
　　· 研究工作及其论文内容安排第27-30 页
第2章 多源遥感数据的预处理第30-39 页
　　· 信息源的选择与输入第30-32 页
　　· 遥感图像预处理第32-35 页
　　　　· TM图像的精纠正第33-34 页
　　　　· SPOT图像的精纠正第34-35 页
　　　　· CBERS-1 CCD图像精纠正第35 页
　　· 多个信息源间的配准第35-36 页
　　· 多源遥感信息的特征提取第36-37 页
　　　　· 遥感图像判读特征第36-37 页
　　　　· 提取特征第37 页
　　· 数据规格化及分类标志的建立第37-38 页
　　· 本章小结第38-39 页
第3章 模糊自组织神经网络多源数据融合第39-70 页
　　· 模糊神经网络技术在数据融合技术中的研究第39-41 页
　　　　· 模糊集理论和数据融合技术第39-40 页
　　　　· 人工神经网络理论与数据融合技术第40 页
　　　　· 模糊神经网络在数据融合中的应用第40-41 页
　　· 基本Kohonen神经网络(KNN)模型第41-43 页
　　· 基本KNN多源数据融合原理第43-52 页
　　　　· 基本KNN算法第43-48 页
　　　　· 改进的KNN算法第48-49 页
　　　　· 基于KNN数据融合规则第49-50 页
　　　　· 应用举例及结果分析第50-52 页
　　· 模糊Kohonen神经网络(FKNN)数据融合第52-63 页
　　　　· 基本FKNN模型第52-54 页
　　　　· 几种基于FKNN的算法第54-58 页
　　　　· FKNN多源数据融合规则第58-59 页
　　　　· 应用举例及结果分析第59-63 页
　　· 多源遥感信息融合中的应用第63-69 页
　　　　· 人工神经网络在多源遥感信息融合中的研究进展第63-64 页
　　　　· 实验结果与分析第64-69 页
　　· 本章小结第69-70 页
第4章 基于模糊证据理论的多源信息融合第70-91 页
　　· 引言第70-71 页
　　· 证据理论简介第71-76 页
　　　　· 证据理论的基本概念第72-74 页
　　　　· 证据理论合成法则第74-75 页
　　　　· 面向数据融合的DS方法研究现状第75-76 页
　　· 基于DS方法的多源信息融合分类模型第76-77 页
　　· 基于证据理论的多源信息融合非监督分类第77-81 页
　　　　· 鉴别框架的确定第78-79 页
　　　　· 模拟训练集合的信任程度第79 页
　　　　· 原始基本概率分配函数的获取第79-80 页
　　　　· 衰减因子第80-81 页
　　　　· 多源信息融合与分类第81 页
　　· 模糊证据理论信息融合方法第81-85 页
　　　　· 面向数据融合分类的模糊证据理论方法第82-83 页
　　　　· 基本概率分配函数的确定第83-84 页
　　　　· 分类融合与决策规则第84-85 页
　　· 多源遥感信息融合分类应用第85-89 页
　　　　· 基本证据理论多源遥感信息融合分类应用第85-88 页
　　　　· 基于模糊证据理论多源遥感信息融合分类应用第88-89 页
　　· 本章小结第89-91 页
第5章 基于证据理论的模糊神经网络多源信息融合第91-104 页
　　· 问题的提出第91-92 页
　　· 新的数据融合方法结构第92-98 页
　　　　· 新的模糊Kohonen网络结构第93-94 页
　　　　· 自适应融合分类方法第94-98 页
　　· 多源遥感信息融合分类中的应用第98-102 页
　　　　· 新的多源遥感融合分类模型第98 页
　　　　· 多源遥感信息融合分类应用第98-100 页
　　　　· 实验结果与分析第100-102 页
　　· 本章小结第102-104 页
结束语第104-106 页
参考文献第106-116 页
致谢第116-117 页
附录A第117-119 页
附录B第119 页

本篇论文共119页，点击这进入下载页面。
 
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