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基于图嵌入框架的高光谱图像降维算法研究

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基于图嵌入框架的高光谱图像降维算法研究
论文目录
 
学位论文数据集第1-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-14页
第一章 绪论第14-24页
  1.1 引言第14-15页
  1.2 研究背景及意义第15-21页
    1.2.1 高光谱遥感国内外发展概况第15-16页
    1.2.2 数据降维算法综述第16-19页
    1.2.3 图嵌入降维算法综述第19-20页
    1.2.4 论文的研究意义第20-21页
  1.3 论文的主要研究内容及创新点第21-22页
    1.3.1 论文难点及主要研究内容第21-22页
    1.3.2 论文的创新之处第22页
  1.4 论文结构第22-24页
第二章 图嵌入框架和相关算法第24-32页
  2.1 图嵌入框架及其分析第24-29页
    2.1.1 图嵌入框架第24-26页
    2.1.2 图嵌入的线性拓展第26页
    2.1.3 图嵌入总结部分流形算法第26-29页
  2.2 图嵌入框架最新算法第29-31页
    2.2.1 稀疏图判别分析(SGDA)第30页
    2.2.2 协同图判别分析(CGDA)第30-31页
    2.2.3 低秩图判别分析(LGDA)第31页
  2.3 本章小结第31-32页
第三章 基于谱间相似性的图嵌入降维第32-48页
  3.1 常见构图方法第32-34页
  3.2 谱间相似性构图方法第34-37页
    3.2.1 谱间相似性评估第34-35页
    3.2.2 基于谱间相似性图嵌入判别分析第35-36页
    3.2.3 参数分析第36-37页
  3.3 实验内容和分析第37-47页
    3.3.1 高光谱数据介绍第37-38页
    3.3.2 数据实验和分析第38-46页
    3.3.3 算法鲁棒性测试第46-47页
  3.4 本章小结第47-48页
第四章 基于局部保持和低秩表示结合的图嵌入降维第48-62页
  4.1 局部保持低秩图判别分析算法第48-51页
    4.1.1 算法背景介绍第48页
    4.1.2 局部保持低秩图判别分析第48-49页
    4.1.3 算法推导及其求解第49-51页
  4.2 试验内容和分析第51-60页
    4.2.1 高光谱数据介绍第51-52页
    4.2.2 数据实验和分析第52-60页
    4.2.3 算法复杂性对比第60页
  4.3 本章小结第60-62页
第五章 基于多图融合的图嵌入降维第62-74页
  5.1 算法原理介绍第62-66页
    5.1.1 特征级多图融合第62-65页
    5.1.2 决策级多图融合第65-66页
  5.2 实验结果和分析第66-72页
  5.3 本章小结第72-74页
第六章 结论与展望第74-76页
  6.1 结论第74-75页
  6.2 展望第75-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-82页
研究成果及发表的学术论文第82-84页
作者和导师简介第84-86页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第86-87页

本篇论文共87页,点击这进入下载页面
 
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