基于万有引力算法和集成学习的高光谱影像分类研究
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 引言 | 第14-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 高光谱影像分类的研究进展 | 第16-24页 |
| 1.2.1 高光谱影像分类面临的挑战 | 第17-19页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第19-24页 |
| 1.3 本文主要研究内容与目标 | 第24-26页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第25-26页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第26-27页 |
| 第2章 基于SVM的高光谱影像分类技术分析 | 第27-36页 |
| 2.1 常用分类方法概述 | 第27-30页 |
| 2.2 SVM用于高光谱影像分类 | 第30-35页 |
| 2.2.1 SVM基本原理 | 第30-33页 |
| 2.2.2 基于SVM的高光谱影像分类 | 第33-35页 |
| 2.2.3 分类精度评价 | 第35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 改进万有引力算法 | 第36-50页 |
| 3.1 常用进化算法概述 | 第36-39页 |
| 3.1.1 粒子群算法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 差分进化算法 | 第37-38页 |
| 3.1.3 布谷鸟算法 | 第38-39页 |
| 3.2 万有引力算法 | 第39-42页 |
| 3.2.1 万有引力定律 | 第39-40页 |
| 3.2.2 算法基本原理 | 第40-42页 |
| 3.3 改进万有引力算法 | 第42-47页 |
| 3.3.1 混沌映射 | 第42-44页 |
| 3.3.2 列维飞行 | 第44-45页 |
| 3.3.3 二进制编码形式 | 第45页 |
| 3.3.4 算法基本流程 | 第45-47页 |
| 3.4 算法性能测试 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 IGSA优化的波段选择方法 | 第50-69页 |
| 4.1 常用波段选择方法概述 | 第50-53页 |
| 4.2 采用IGSA算法进行高光谱影像波段选择 | 第53-55页 |
| 4.2.1 IGSA算法编码形式 | 第53-54页 |
| 4.2.2 目标函数 | 第54页 |
| 4.2.3 实验基本流程 | 第54-55页 |
| 4.3 实验环境及影像数据简介 | 第55-58页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第58-68页 |
| 4.4.1 公共数据集实验 | 第58-60页 |
| 4.4.2 影像数据集实验 | 第60-61页 |
| 4.4.3 实测影像实验 | 第61-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 IGSA一体优化的小波SVM模型构建 | 第69-84页 |
| 5.1 采用小波函数作为SVM核函数 | 第69-70页 |
| 5.2 SVM最优参数选择 | 第70-71页 |
| 5.3 采用IGSA算法进行分类器模型一体优化 | 第71-73页 |
| 5.3.1 IGSA算法编码形式 | 第71-72页 |
| 5.3.2 目标函数 | 第72页 |
| 5.3.3 实验基本流程 | 第72-73页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第73-83页 |
| 5.4.1 影像数据集实验 | 第73-75页 |
| 5.4.2 小波核函数实验 | 第75-76页 |
| 5.4.3 实测影像实验 | 第76-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第6章 IGSA优化的集成最优SVM分类方法 | 第84-105页 |
| 6.1 子分类器模型的生成方式 | 第85-86页 |
| 6.2 分类器模型集成的常用算法 | 第86-88页 |
| 6.2.1 Boosting算法 | 第86-87页 |
| 6.2.2 Bagging算法 | 第87页 |
| 6.2.3 组合策略算法 | 第87-88页 |
| 6.3 子分类器模型的集成方式 | 第88-89页 |
| 6.4 影像质量评价标准 | 第89-91页 |
| 6.4.1 SSEQ评价标准 | 第90页 |
| 6.4.2 BIQI评价标准 | 第90-91页 |
| 6.4.3 本文采用评价标准 | 第91页 |
| 6.5 采用IGSA算法构建多分类器集成模型 | 第91-94页 |
| 6.5.1 IGSA算法编码形式 | 第91-92页 |
| 6.5.2 子分类器模型权重更新 | 第92页 |
| 6.5.3 目标函数 | 第92-93页 |
| 6.5.4 实验基本流程 | 第93-94页 |
| 6.6 实验结果与分析 | 第94-103页 |
| 6.6.1 影像数据集实验 | 第94-96页 |
| 6.6.2 实测影像实验 | 第96-103页 |
| 6.7 本章小结 | 第103-105页 |
| 第7章 总结与展望 | 第105-108页 |
| 7.1 本文主要研究工作 | 第105-106页 |
| 7.2 未来研究工作与展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-117页 |
| 攻读博士学位期间完成的科研成果目录 | 第117-119页 |
| 发表的学术论文 | 第117-118页 |
| 参与的科研项目 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
