改进型人工免疫系统及其在高光谱数据处理中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-21页 |
| ·高光谱遥感 | 第9-14页 |
| ·遥感技术 | 第9-11页 |
| ·高光谱与多光谱数据的区别 | 第11-12页 |
| ·高光谱成像光谱仪 | 第12-13页 |
| ·高光谱数据的应用领域 | 第13-14页 |
| ·高光谱数据带来的问题 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·高光谱遥感数据的降维依据 | 第16-17页 |
| ·高光谱遥感数据的降维常用方法 | 第17-19页 |
| ·本文研究方法和内容 | 第19-21页 |
| 2 AIS 原理与方法 | 第21-30页 |
| ·生物免疫机制 | 第21-22页 |
| ·免疫模型的建立和算法的构建 | 第22-24页 |
| ·克隆选择理论 | 第24-25页 |
| ·AIS 在工程中的应用 | 第25-26页 |
| ·AIS 解决多目标规划问题 | 第26-30页 |
| ·多目标规划问题的定义 | 第26-27页 |
| ·免疫规则的应用 | 第27-28页 |
| ·问题描述 | 第28页 |
| ·实验 | 第28-30页 |
| 3 基于AIS 的遥感图像降维 | 第30-41页 |
| ·AIS 在遥感中应用概况 | 第30-31页 |
| ·实验设计 | 第31-32页 |
| ·实验过程 | 第32-35页 |
| ·编码规则的改进 | 第32-33页 |
| ·亲和度评估标准 | 第33-34页 |
| ·降维过程的数学抽象 | 第34页 |
| ·克隆和变异 | 第34-35页 |
| ·结果分析和结论 | 第35-41页 |
| 4 基于AIS 的作物敏感点提取 | 第41-50页 |
| ·作物选取和方法 | 第41-42页 |
| ·克隆选择过程 | 第42-44页 |
| ·编码和进化规则 | 第43-44页 |
| ·亲和度评估 | 第44页 |
| ·结果分析和评价 | 第44-50页 |
| ·初始化 | 第44-45页 |
| ·选择合适的抗体长度 | 第45页 |
| ·运行和结果 | 第45-50页 |
| 5 总结和展望 | 第50-52页 |
| 6 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 附录 | 第59页 |
