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        高光譜圖像的特征提取及分類算法的研究
         
             論文目錄
         
        摘要第4-6頁
        ABSTRACT第6-7頁
        1 緒論第10-17頁
            1.1 研究背景及意義第10-12頁
            1.2 國內外研究現狀第12-15頁
                1.2.1 高光譜圖像特征提取與選擇的研究現狀第12-14頁
                1.2.2 高光譜圖像分類的研究現狀第14-15頁
            1.3 本文章節安排第15-17頁
        2 特征提取和分類方法研究第17-28頁
            2.1 高光譜圖像的特征提取方法第17-20頁
                2.1.1 線性判別分析第17-19頁
                2.1.2 主成分分析第19-20頁
            2.2 高光譜圖像的分類方法第20-26頁
                2.2.1 無監督分類方法第20-21頁
                2.2.2 K近鄰算法第21-22頁
                2.2.3 支持向量機第22-25頁
                2.2.4 神經網絡第25-26頁
            2.3 高光譜圖像分類的評價指標第26-27頁
                2.3.1 分類精度第26-27頁
                2.3.2 Kappa系數第27頁
            2.4 本章小結第27-28頁
        3 基于正則化模糊判別分析的高光譜圖像的特征提取第28-41頁
            3.1 算法的思想第28頁
            3.2 正則化模糊判別分析算法第28-32頁
                3.2.1 加權空間光譜均值濾波(WSSMF)第29頁
                3.2.2 模糊K最近鄰(FKNN)分類第29-30頁
                3.2.3 正則化模糊判別分析(RFDA)第30-32頁
                3.2.4 基于FKNN的空間協同分類(SCC)第32頁
            3.3 算法的復雜性分析和流程第32-33頁
            3.4 實驗結果及分析第33-40頁
                3.4.1 實驗1:二維合成數據集第33-35頁
                3.4.2 實驗2:高光譜圖像分類第35-40頁
            3.5 本章小結第40-41頁
        4 基于直覺多核模糊聚類的高光譜圖像分類第41-50頁
            4.1 直覺模糊聚類介紹第41-43頁
            4.2 直覺多核模糊聚類第43-47頁
                4.2.1 目標函數第43-44頁
                4.2.2 聚類優化第44-47頁
            4.3 實驗結果與分析第47-49頁
            4.4 本章小結第49-50頁
        5 總結和展望第50-52頁
            5.1 主要研究與結論第50頁
            5.2 論文主要創新點第50-51頁
            5.3 問題與展望第51-52頁
        參考文獻第52-56頁
        致謝第56-57頁
        攻讀學位期間的研究成果第57頁

         
         
        論文編號BS4734455,這篇論文共57
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