基于稀疏图的小样本高光谱图像半监督分类算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 高光谱图像分类 | 第11-14页 |
| 1.3 高维小样本问题 | 第14页 |
| 1.4 半监督学习 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的主要工作与架构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于图的半监督分类方法 | 第17-26页 |
| 2.1 基于图的半监督学习概述 | 第17-18页 |
| 2.2 几种常见的图的半监督分类方法 | 第18-22页 |
| 2.3 图的构建 | 第22-26页 |
| 第三章 DL1图和KNN图叠加图的构建 | 第26-30页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 L1图的构建 | 第27页 |
| 3.3 DL1图的构建 | 第27-28页 |
| 3.4 DL1KNN图的构建 | 第28-30页 |
| 第四章 高光谱图像半监督分类实验与分析 | 第30-43页 |
| 4.1 实验设计 | 第30-31页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第31-35页 |
| 4.3 DL1KNN图的参数敏感性实验 | 第35-36页 |
| 4.4 DL1KNN图在不均衡数据集上的实验 | 第36-40页 |
| 4.5 算法复杂度分析 | 第40-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第43页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 个人简介 | 第54页 |
