基于非负矩阵分解的SAR图像目标配置识别
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 SAR目标配置识别的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 非负矩阵分解的发展及应用现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 非负矩阵分解（NMF）算法研究 | 第22-36页 |
| 2.1 非负矩阵分解（NMF）算法 | 第22-27页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第22页 |
| 2.1.2 目标函数和迭代规则 | 第22-24页 |
| 2.1.3 收敛性证明 | 第24-26页 |
| 2.1.4 算法步骤 | 第26-27页 |
| 2.2 NMF改进方法介绍 | 第27-30页 |
| 2.3 NMF初始化策略研究 | 第30-34页 |
| 2.3.1 Kmeans初始化 | 第31-32页 |
| 2.3.2 模糊聚类FCM | 第32-33页 |
| 2.3.3 NNDSVD初始化 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 一种稀疏约束的非负矩阵分解方法 | 第36-52页 |
| 3.1 稀疏理论及应用 | 第36-38页 |
| 3.1.1 SAR图像稀疏性分析 | 第36-37页 |
| 3.1.2 稀疏理论及稀疏约束 | 第37-38页 |
| 3.2 加入稀疏约束的NMF方法 | 第38-39页 |
| 3.2.1 理论建模与算法步骤 | 第38-39页 |
| 3.3 实验仿真与分析 | 第39-51页 |
| 3.3.1 参数选择 | 第41-45页 |
| 3.3.2 特征的稀疏性 | 第45-47页 |
| 3.3.3 NMF加初始化研究 | 第47-50页 |
| 3.3.4 SAR图像目标配置识别 | 第50-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 一种近似正交非负矩阵分解方法 | 第52-62页 |
| 4.1 正交理论 | 第52页 |
| 4.2 近似正交非负矩阵分解方法 | 第52-53页 |
| 4.3 实验仿真与分析 | 第53-60页 |
| 4.3.1 参数选择 | 第53-56页 |
| 4.3.2 特征的稀疏性 | 第56-58页 |
| 4.3.3 SAR图像目标配置识别 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 一种平滑约束的稀疏非负矩阵分解方法 | 第62-76页 |
| 5.1 平滑约束矩阵理论 | 第62-63页 |
| 5.2 平滑约束的稀疏非负矩阵分解 | 第63-65页 |
| 5.3 实验仿真与分析 | 第65-74页 |
| 5.3.1 参数选择 | 第65-70页 |
| 5.3.2 特征的稀疏性 | 第70页 |
| 5.3.3 SAR图像目标配置识别 | 第70-72页 |
| 5.3.4 本文三种方法比较 | 第72-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 结论和展望 | 第76-78页 |
| 6.1 研究结论 | 第76页 |
| 6.2 研究展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |
| 1.基本情况 | 第84页 |
| 2.教育背景 | 第84页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第84页 |
| 4.参与项目信息 | 第84-85页 |
