| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 图目录 | 第12-14页 |
| 表目录 | 第14-15页 |
| 术语及算法缩略表 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-29页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第16-19页 |
| ·课题研究的历史与现状 | 第19-27页 |
| ·特征提取技术 | 第20-22页 |
| ·特征选择技术 | 第22-27页 |
| ·本文的主要工作 | 第27-29页 |
| 第二章 高光谱数据线性特征提取 | 第29-47页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·典型线性特征提取方法 | 第30-36页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第30页 |
| ·噪声调节主成分分析(NAPCA) | 第30-31页 |
| ·判决边界特征提取算法(DBFE) | 第31-32页 |
| ·线性判别分析(LDA)及小样本问题的解决 | 第32-36页 |
| ·基于边界的特征提取算法(MFE) | 第36-41页 |
| ·高维空间特性 | 第36-38页 |
| ·MFE算法描述 | 第38-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-46页 |
| ·两类分类实验 | 第42-44页 |
| ·多类分类实验 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于子集搜索算法的高光谱数据特征选择 | 第47-66页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·典型特征选择搜索算法 | 第48-52页 |
| ·分支定界法(BB) | 第48-49页 |
| ·序贯搜索 | 第49-51页 |
| ·遗传算法(GA) | 第51-52页 |
| ·常用子集评价准则 | 第52-54页 |
| ·基本粒子群优化算法及离散空间优化问题的解决 | 第54-57页 |
| ·PSO与 GA混合特征选择算法(HPSOGA) | 第57-60页 |
| ·通过信息交换更新位置 | 第58-59页 |
| ·通过惯性速度更新位置 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-65页 |
| ·I 类特征选择问题 | 第60-63页 |
| ·II类特征选择问题 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第四章 基于特征加权算法的高光谱数据特征选择 | 第66-79页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·特征加权方法 | 第67-69页 |
| ·基于距离的特征加权方法 | 第67-68页 |
| ·基于矩阵系数分析的特征加权 | 第68-69页 |
| ·基于类别可分性度量和矩阵系数分析的特征加权算法 | 第69-73页 |
| ·分类别去相关与类别可分性准则计算 | 第70-71页 |
| ·波段排序 | 第71-72页 |
| ·无关与冗余波段移除 | 第72-73页 |
| ·实验结果与分析 | 第73-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于双并联前向神经网络的高光谱数据特征选择 | 第79-94页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·基于 MLFNN的特征选择 | 第80-84页 |
| ·基于双并联前向神经网络的特征选择算法(DPFNNFS) | 第84-89页 |
| ·双并联前向神经网络(DPFNN) | 第84-85页 |
| ·DPFNN有限样本推广性 | 第85-87页 |
| ·性能函数 | 第87页 |
| ·特征选择过程 | 第87-89页 |
| ·实验结果与分析 | 第89-93页 |
| ·第一组实验 | 第90-91页 |
| ·第二组实验 | 第91-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 第六章 基于粒子群优化的双并联前向神经网络特征选择 | 第94-105页 |
| ·引言 | 第94-95页 |
| ·基于进化算法的神经网络优化 | 第95-98页 |
| ·神经网络的权值优化 | 第95-96页 |
| ·神经网络的结构优化 | 第96-98页 |
| ·基于粒子群优化的 DPFNN特征选择算法 | 第98-101页 |
| ·编码 | 第98-100页 |
| ·适应度函数 | 第100页 |
| ·算法的具体实现 | 第100-101页 |
| ·实验结果与分析 | 第101-104页 |
| ·实验一 | 第102页 |
| ·实验二 | 第102-104页 |
| ·小结 | 第104-105页 |
| 第七章 总结和展望 | 第105-108页 |
| ·论文总结 | 第105-106页 |
| ·本文创新点 | 第106-107页 |
| ·工作展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第120-122页 |
