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基于多任務學習的極化SAR圖像分類問題研究

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基于多任務學習的極化SAR圖像分類問題研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第一章 緒論第8-12頁
  1.1 研究背景及意義第8-9頁
  1.2 相關的研究現狀第9-10頁
  1.3 論文的主要內容和結構第10-11頁
  1.4 本章小結第11-12頁
第二章 極化SAR圖像分類的理論基礎第12-16頁
  2.1 稀疏表示模型第12-13頁
    2.1.1 稀疏表示模型的基礎知識第12-13頁
    2.1.2 稀疏表示多任務學習第13頁
  2.2 低秩矩陣基礎知識第13-15頁
    2.2.1 低秩恢復算法的基礎知識第13-14頁
    2.2.2 低秩表示算法的基礎知識第14-15頁
  2.3 本章小結第15-16頁
第三章 基于多任務稀疏表示學習的極化SAR圖像分類方法第16-23頁
  3.1 問題提出第16頁
  3.2 多任務稀疏學習算法第16-20頁
    3.2.1 超像素分割和特征提取第17-18頁
    3.2.2 基于多任務稀疏表示學習的極化SAR分類方法第18-20頁
  3.3 實驗分析與比較第20-22頁
  3.4 結論第22-23頁
第四章 基于低秩多任務學習的極化SAR圖像分類第23-29頁
  4.1 問題提出第23頁
  4.2 基于低秩多任務學習的極化SAR圖像分類方法第23-26頁
    4.2.1 超像素分割和特征提取第23-24頁
    4.2.2 基于低秩表示的魯棒多任務學習模型第24-26頁
  4.3 實驗分析與比較第26-28頁
  4.4 本章小結第28-29頁
第五章 總結及展望第29-30頁
參考文獻第30-34頁
攻讀碩士學位期間發表的論文第34-35頁
致謝第35-36頁

本篇論文共36頁,點擊這進入下載頁面。
 
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