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基于分类精度预测的高光谱图像分类研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-24页
    1.1 研究背景和意义第10-13页
    1.2 国内外研究现状第13-20页
    1.3 主要研究内容及章节安排第20-22页
    1.4 本文主要贡献第22-24页
2 分类性能评价指标预测模型研究第24-43页
    2.1 引言第24-26页
    2.2 图像可分性评价第26-27页
    2.3 分类性能评价指标预测模型第27-35页
    2.4 实验结果与分析第35-42页
    2.5 本章小结第42-43页
3 基于总体精度排序与K-L散度分析的波段选择第43-63页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 典型非监督波段选择方法第44-46页
    3.3 基于总体精度排序与K-L散度分析的方法第46-53页
    3.4 实验结果与分析第53-61页
    3.5 本章小结第61-63页
4 总体精度与冗余度联合最优的波段选择第63-80页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 总体精度与冗余度联合最优的非监督波段选择方法第64-70页
    4.3 实验结果与分析第70-79页
    4.4 本章小结第79-80页
5 基于波段贡献率加权的谱域-空域高光谱图像分类第80-102页
    5.1 引言第80-81页
    5.2 基于波段贡献率加权的谱域-空域高光谱图像分类方法第81-89页
    5.3 实验结果与分析第89-101页
    5.4 本章小结第101-102页
6 全文总结与展望第102-105页
    6.1 全文总结第102-103页
    6.2 工作展望第103-105页
参考文献第105-114页
致谢第114-115页
附录1 攻读博士学位期间发表的论文及专利第115-116页
附录2 攻读博士学位期间获得的奖励第116-117页
附录3 英文缩写对照表第117-118页
附录4 数学符号说明第118-120页

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