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基于深度半监督学习的极化SAR图像地物分类方法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-20页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
    1.2 研究现状及发展方向第17-18页
    1.3 论文安排第18-20页
第二章 深度半监督学习与极化SAR理论基础第20-30页
    2.1 深度学习概述第20-24页
        2.1.1 卷积神经网络第20-21页
        2.1.2 深度置信网络第21-23页
        2.1.3 自动编码器第23-24页
    2.2 半监督学习第24-25页
    2.3 电磁波的极化及其表征第25-26页
    2.4 散射体的极化描述第26-28页
        2.4.1 极化散射矩阵第27页
        2.4.2 Muller矩阵第27页
        2.4.3 极化相干矩阵和极化协方差矩阵第27-28页
    2.5 本章小结第28-30页
第三章 基于鲁棒梯形网络的极化SAR地物分类第30-56页
    3.1 引言第30页
    3.2 梯形网络原理第30-36页
        3.2.1 降噪自动编码器第31-32页
        3.2.2 梯形网络结构第32-36页
    3.3 基于鲁棒梯形网络的极化SAR图像地物分类第36-40页
        3.3.1 基于梯形网络的鲁棒策略第36-37页
        3.3.2 鲁棒梯形网络的半监督学习过程第37-39页
        3.3.3 基于鲁棒梯形网络的极化SAR地物分类方法第39-40页
    3.4 实验结果及分析第40-55页
        3.4.1 荷兰Flevoland地区L波段农田小图实验结果第40-46页
        3.4.2 1991年获取荷兰Flevoland地区L波段7类农田图实验结果第46-50页
        3.4.3 美国San Francisco地区数据子图实验结果第50-53页
        3.4.4 荷兰Flevoland地区L波段农田大图实验结果第53-55页
    3.5 本章小结第55-56页
第四章 基于Wishart梯形网络的极化SAR地物分类第56-78页
    4.1 引言第56页
    4.2 基于图的半监督学习算法第56-57页
        4.2.1 半监督学习假设第56-57页
        4.2.2 基于图的半监督学习框架第57页
    4.3 Wishart距离第57-58页
    4.4 基于Wishart梯形网络的极化SAR地物分类第58-61页
        4.4.1 构造Wishart图正则第58-60页
        4.4.2 Wishart梯形网络第60-61页
        4.4.3 基于Wishart梯形网络的极化SAR地物分类第61页
    4.5 实验结果与分析第61-76页
        4.5.1 荷兰Flevoland地区L波段农田小图实验结果第62-67页
        4.5.2 美国San Francisco地区数据子图实验结果第67-70页
        4.5.3 1991年获取荷兰Flevoland地区L波段7类农田图实验结果第70-73页
        4.5.4 荷兰Flevoland地区L波段农田大图实验结果第73-76页
    4.6 本章小结第76-78页
第五章 基于注意力机制和梯形网络的极化SAR地物分类第78-100页
    5.1 引言第78页
    5.2 注意力机制概述第78-81页
        5.2.1 注意力机制原理第79-80页
        5.2.2 注意力机制的几种方式第80-81页
    5.3 基于注意力机制和梯形网络的极化SAR地物分类第81-84页
        5.3.1 构造Attention编码器第81-82页
        5.3.2 构造Attention解码器第82-83页
        5.3.3 基于注意力机制的梯形网络极化SAR地物分类算法第83-84页
    5.4 实验结果与分析第84-98页
        5.4.1 荷兰Flevoland地区L波段农田小图实验结果第84-89页
        5.4.2 1991年获取荷兰Flevoland地区L波段7类农田图实验结果第89-93页
        5.4.3 美国San Francisco地区数据子图实验结果第93-96页
        5.4.4 荷兰Flevoland地区L波段农田大图实验结果第96-98页
    5.5 本章小结第98-100页
第六章 总结与展望第100-102页
    6.1 工作总结第100-101页
    6.2 展望第101-102页
参考文献第102-106页
致谢第106-108页
作者简介第108-109页

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