模式识别技术及其在气象研究中的应用
| 第一章 引言 | 第1-13页 |
| ·概述 | 第8-10页 |
| ·问题简介 | 第10页 |
| ·论文工作概述 | 第10-11页 |
| ·论文内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 纹理特征提取与分析 | 第13-29页 |
| ·纹理分析的基本概念 | 第13页 |
| ·纹理分析方法简介 | 第13-16页 |
| ·卫星云图的纹理提取 | 第16-17页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第17-20页 |
| ·灰度-梯度共生矩阵法 | 第20-23页 |
| ·实例分析 | 第23-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 遥感图像分类原理与方法 | 第29-40页 |
| ·遥感图像处理系统概述 | 第29-30页 |
| ·图像分类概念 | 第30-31页 |
| ·图像分类基本算法 | 第31-36页 |
| ·精度评价 | 第36-37页 |
| ·对比试验 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于纹理特征的BP神经网络分类 | 第40-53页 |
| ·神经网络发展现状 | 第40-41页 |
| ·神经网络结构 | 第41-43页 |
| ·神经网络学习规则 | 第43-45页 |
| ·神经网络在遥感图像处理中的应用 | 第45页 |
| ·BP神经网络及其算法 | 第45-48页 |
| ·用BP神经网络与纹理特征组合分割云图 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 云迹风反演研究 | 第53-68页 |
| ·动态图像分析的意义 | 第53页 |
| ·运动学和动力学 | 第53-55页 |
| ·云运动研究的意义 | 第55页 |
| ·云迹风反演方法简介 | 第55-60页 |
| ·三种方法的比较 | 第60页 |
| ·反演算法改进 | 第60-63页 |
| ·实例分析 | 第63-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第六章 结论 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68页 |
| ·今后工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
