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分类晋工学硕士学位论文（高校教师）高光谱遥感图像分类方法研究硕士研究生：杨希明指导教师：赵春晖教授学利专业：通信与信息系统学位论文主审人：赵旦峰教授哈尔滨I程大学2007年9J1docin哈尔滨rT程人学硕士学位论文光谱分辨率的提高是光学遥感不断发展的趋势。
本文是遥感技术论文，本文在对集成学习中的相关算法进行了较为深入的研究的基础上，简要介绍了集成学习的理论基础和最新研究成果，分析了集成学习应用于高光谱遥感影像分类中的框架。
论文地址高光谱遥感影像分类研究进展南大、矿大、河海15年的文章比较老，科普文，但是理论总结和语言用词都比较扎实在总结分类策略的基础上，重点从以核方法（SVM）为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器...
利用深度学习进行高光谱图像分类SCI论文分析（1）。随缘更新，仅作讨论。shary_cao的博客08-192763HyperspectralImageclassificationwithdeepfeaturefusionnetworkWeiweiSong,StudentMember,IEEE,ShutaoLi,SeniorMember,IEEE,Leyuan...
文章目录论文基本信息研究背景读完摘要后的疑问读完文章后对上述问题的回答高光谱基础知识HybridSN实验验证数据集描述分类结果代码分析存在的疑惑论文基本信息标题：HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification作者：SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,GopalKrishna,ShivRam...
基于深度学习的高光谱图像特征学习研究——毕业论文.摘要与传统分类方法相比，高光谱图像处理面临的两个主要问题是：一是光谱分辨率高、光谱曲线近乎连续、数据量大、数据冗余严重、谱间相关性强；另一是空间分辨率有限、存在大量混合像元，“Hughes...
针对高光谱图像信息冗余、标签样本有限、难以提取光谱和空间信息导致分类困难的问题,提出一种基于深度学习的高光谱图像分类算法。通过生成对抗网络进行数据增强,解决样本受限情况下分类精度不高的问题,也避免训练样本过少导致分类网络出现过拟合;设计高效的三维多通道
高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域，受到国内外的广泛关注。而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容。文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法，并对每种方法作简要介绍。
空间序列递归神经网络用于高光谱图像分类本文基于2018年发表于期刊JournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing上的论文“SpatialSequentialRecurrentNeuralNetworkforHyperspectralImageClassification”...
摘要高光谱图像分类作为高光谱图像分析中的一个研究领域，具有重大的理论研究价值和重要的应用前景。本文研究基于支撑向量机（SVM）和逻辑回归的高光谱分类及其改进算法。作为基于统计学习理论的一种新的机器学习方法，本文简要介绍了支持向量机的基本原理。
分类晋工学硕士学位论文（高校教师）高光谱遥感图像分类方法研究硕士研究生：杨希明指导教师：赵春晖教授学利专业：通信与信息系统学位论文主审人：赵旦峰教授哈尔滨I程大学2007年9J1docin哈尔滨rT程人学硕士学位论文光谱分辨率的提高是光学遥感不断发展的趋势。
本文是遥感技术论文，本文在对集成学习中的相关算法进行了较为深入的研究的基础上，简要介绍了集成学习的理论基础和最新研究成果，分析了集成学习应用于高光谱遥感影像分类中的框架。
论文地址高光谱遥感影像分类研究进展南大、矿大、河海15年的文章比较老，科普文，但是理论总结和语言用词都比较扎实在总结分类策略的基础上，重点从以核方法（SVM）为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器...
利用深度学习进行高光谱图像分类SCI论文分析（1）。随缘更新，仅作讨论。shary_cao的博客08-192763HyperspectralImageclassificationwithdeepfeaturefusionnetworkWeiweiSong,StudentMember,IEEE,ShutaoLi,SeniorMember,IEEE,Leyuan...
文章目录论文基本信息研究背景读完摘要后的疑问读完文章后对上述问题的回答高光谱基础知识HybridSN实验验证数据集描述分类结果代码分析存在的疑惑论文基本信息标题：HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification作者：SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,GopalKrishna,ShivRam...
基于深度学习的高光谱图像特征学习研究——毕业论文.摘要与传统分类方法相比，高光谱图像处理面临的两个主要问题是：一是光谱分辨率高、光谱曲线近乎连续、数据量大、数据冗余严重、谱间相关性强；另一是空间分辨率有限、存在大量混合像元，“Hughes...
针对高光谱图像信息冗余、标签样本有限、难以提取光谱和空间信息导致分类困难的问题,提出一种基于深度学习的高光谱图像分类算法。通过生成对抗网络进行数据增强,解决样本受限情况下分类精度不高的问题,也避免训练样本过少导致分类网络出现过拟合;设计高效的三维多通道
高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域，受到国内外的广泛关注。而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容。文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法，并对每种方法作简要介绍。
空间序列递归神经网络用于高光谱图像分类本文基于2018年发表于期刊JournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing上的论文“SpatialSequentialRecurrentNeuralNetworkforHyperspectralImageClassification”...
摘要高光谱图像分类作为高光谱图像分析中的一个研究领域，具有重大的理论研究价值和重要的应用前景。本文研究基于支撑向量机（SVM）和逻辑回归的高光谱分类及其改进算法。作为基于统计学习理论的一种新的机器学习方法，本文简要介绍了支持向量机的基本原理。
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