基于极限学习机的高光谱图像分类方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究的背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 本文的组织结构

2 理论与实验基础

2.1 高光谱图像数据特点

2.2 高光谱图像特征提取方法

2.3 极限学习机

2.4 高光谱图像评价指标

2.5 高光谱图像数据集

2.6 本章小结

3 基于判别信息的复合核极限学习机用于高光谱图像分类

3.1 线性判别分析

3.2 复合核极限学习机算法

3.3 CKELM-L算法

3.4 实验结果分析

3.5 本章小结

4 具有图嵌入结构的复合核极限学习机用于高光谱图像分类

4.1 图嵌入算法

4.2 GCKELM算法

4.3 实验结果分析

4.4 本章小结

5 融合相关系数和图嵌入的核极限学习机算法用于高光谱图像分类

5.1 相关系数

5.2 CCGCKELM算法

5.3 实验结果分析

5.4 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢