基于监督分类的城市交通环境分区
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·城市交通环境国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·监督分类方法国内外研究现状 | 第10页 |
| ·本文结构 | 第10-12页 |
| 第2章 城市交通分区相关方法 | 第12-24页 |
| ·监督分类方法 | 第12-15页 |
| ·最小距离法 | 第13页 |
| ·平行六(多)面体法 | 第13-14页 |
| ·最大似然法 | 第14-15页 |
| ·城市交通环境分区 | 第15页 |
| ·图像预处理 | 第15-16页 |
| ·传统主成分分析法 | 第16-18页 |
| ·支持向量机方法 | 第18-23页 |
| ·线性支持向量机 | 第18-22页 |
| ·非线性支持向量机 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 城市交通环境分区算法探讨 | 第24-38页 |
| ·主要思路和流程图 | 第24-25页 |
| ·图片的预处理 | 第25页 |
| ·城市地图栅格化 | 第25页 |
| ·指标的选取和处理 | 第25-29页 |
| ·指标的选取 | 第25-28页 |
| ·指标值的处理 | 第28-29页 |
| ·改进ISODATA初始分类 | 第29-32页 |
| ·初始中心选取的改进 | 第31-32页 |
| ·分类过程中增加判断是否为噪声点 | 第32页 |
| ·距离函数的改进 | 第32页 |
| ·改进支持向量监督分类 | 第32-36页 |
| ·主成分分析预处理 | 第32-33页 |
| ·改进支持向量机多分类法分类 | 第33-36页 |
| ·分类结果评价 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 实证研究 | 第38-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-44页 |
| ·本文的主要研究内容和创新点 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况 | 第48页 |
