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特征选择准则间的关联及高分辨率遥感影像类别不平衡问题研究

主要中英文术语对照表第1-4页
主要符号第4-7页
摘要第7-10页
ABSTRACT第10-17页
第一章 绪论第17-36页
   ·研究背景与意义第17-21页
     ·高分辨率遥感影像获取及处理现状第17-18页
     ·面向对象高分辨率遥感影像处理研究进展第18-21页
   ·特征选择研究历史及现状第21-25页
     ·机器学习中特征选择的研究历史及现状第21-22页
     ·特征选择的基本步骤及其类型第22-24页
     ·面向遥感影像分类的特征选择研究现状第24-25页
   ·典型的过滤器模型第25-30页
     ·无监督特征选择方法第26页
     ·半监督特征选择方法第26-27页
     ·监督特征选择方法第27-30页
   ·拟解决的关键技术第30-33页
     ·特征选择在机器学习领域所面临的一个问题第30页
     ·特征选择在高分辨率遥感影像处理中所面临的问题第30-33页
   ·本文研究内容和章节安排第33-36页
第二章 准则间的关联及数据特性间的相互影响第36-59页
   ·概述第36-37页
   ·相关研究工作及存在问题第37-39页
   ·数据特性的评价准则第39-43页
     ·获取类别的条件概率第39-40页
     ·拟合类别的条件概率第40-41页
     ·依赖性准则第41-42页
     ·特征间相关性准则第42页
     ·可分性准则第42-43页
   ·准则之间的关联第43-51页
     ·可分性准则与依赖性准则之间的关联第43-48页
     ·依赖性准则与特征间相关性准则之间的关联第48-50页
     ·可分性准则与特征间相关性准则的之间的关联第50-51页
   ·在特征选择中准则的应用第51-53页
     ·半监督特征选择第51-52页
     ·监督特征选择第52-53页
   ·实验与讨论第53-58页
     ·实验数据和实验设置第53-54页
     ·仿真数据集上准则间关联的验证第54-55页
     ·实际数据集上准则间关联的验证第55页
     ·实际数据集上准则的实验评估第55-56页
     ·讨论第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第三章 面向不平衡数据的监督特征选择方法—局部赋权判别投影第59-84页
   ·问题的提出与研究意义第59-60页
   ·基于图模型的局部赋权判别投影方法第60-71页
     ·类内类间权重矩阵及目标函数第60-61页
     ·用相异性替代相似性度量成对关系第61-64页
     ·邻域并━━训练集样本空间划分及其分析第64-68页
     ·线性化与核化第68-70页
     ·局部赋权判别投影的图模型方法特点及流程第70-71页
   ·实验分析与讨论第71-83页
     ·实验数据准备第71-74页
     ·评价策略第74-75页
     ·实验对比分析第75-83页
   ·本章小结第83-84页
第四章 面向不平衡数据半监督特征选择方法—不对称局部判别选择第84-104页
   ·概述第84-87页
     ·半监督学习研究现状第84-85页
     ·遥感影像处理中的半监督学习方法第85-86页
     ·问题的形成及本章的贡献第86-87页
   ·基于图模型的不对称局部判别方法第87-90页
   ·实验分析与评价第90-103页
   ·本章小结第103-104页
第五章 总结与展望第104-107页
   ·论文工作总结第104-105页
   ·研究展望第105-107页
参考文献第107-115页
附录一 准则之间关联的理论证明及实验结果第115-137页
 A.1 可分性准则与依赖性准则之间的关联第115-118页
  A.1.1 从依赖性准则到可分性准则第115-116页
  A.1.2 从可分性准则到依赖性准则第116-118页
 A.2 依赖性准则与特征间相关性准则之间的关联第118-119页
  A.2.1 从特征间相关性准则到依赖性准则第118-119页
  A.2.2 从依赖性准则到特征间相关性准则第119页
 A.3 可分性准则与特征间相关性准则之间的关联第119-120页
  A.3.1 从特征间相关性准则到可分性准则第119-120页
  A.3.2 从可分性准则到特征间相关性准则第120页
 A.4 实验结果第120-137页
攻读博士学位期间已录用或待投的论文第137-138页
攻读博士学位期间参与的科研项目第138-139页
致谢第139-144页

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