基于支持向量机的光谱图像分类及其特性的研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 引言	第9-15页
·研究背景及研究意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-12页
·本文主要研究内容	第12页
·研究方案与研究思路	第12-14页
·论文的特点与创新点	第14-15页
第2章 支持向量机理论	第15-24页
·统计学习理论	第15-17页
·最优分类而	第17-19页
·支持向量机理论	第19-22页
·核函数	第22-23页
·本章小结	第23-24页
第3章 支持向量机对遥感图像的分类	第24-27页
·遥感数据分析与样本选择	第24-25页
·遥感图像分类流程	第25-27页
第4章 不同核函数对光谱图像分类对比实验	第27-36页
·支持向量机多类分类算法	第27-28页
·不同核函数对高光谱图像分类精度影响的研究	第28-31页
·不同核函数对多光谱图像分类精度影响的研究	第31-34页
·本章小结	第34-36页
第5章 遥感图像分类中SVM参数的影响研究	第36-43页
·惩罚参数C相关的分类研究	第36-38页
·权重参数W相关的分类研究	第38-40页
·训练样本N相关的分类研究	第40-42页
·本章小结	第42-43页
结论	第43-45页
致谢	第45-46页
参考文献	第46-48页
攻读学位期间取得学术成果	第48页