遥感图像智能处理

第1章　绪论
　1.1　遥感智能处理任务与意义
　1.2　遥感信息智能处理方法
　　1.2.1　人工神经网络
　　1.2.2　支持向量机
　　1.2.3　混合智能模型
　　1.2.4　卫星图像上公路信息提取
　　1.2.5　卫星图像的目标自动识别
　　1.2.6　遥感影像融合
　　1.2.7　独立分量分析
　参考文献
第2章 神经网络
　2.1　人工神经网络概述
　2.2　BP网络及其代表性改进模型
　　2.2.1　BP网络的基本原理
　　2.2.2　BP网络的学习算法及实现
　　2.2.3　BP算法的局限性
　　2.2.4　BP算法的代表性改进模型
　　2.2.5　输入向量扩展的改进方法
　　2.2.6　应用实例及对比分析
　2.3　概率神经网络模型
　　2.3.1　概率神经网络简介
　　2.3.2　概率神经网络的应用实验
　2.4　混合神经网络模型
　　2.4.1　SOM算法简介
　　2.4.2　广义回归神经网络简介
　　2.4.3　SOM和GRNN结合的混合网络模型
　　2.4.4　实验与讨论
　2.5　本章小结
　参考文献
第3章　模糊支持向量机
　3.1　支持向量机理论
　　3.1.1　线性SvM
　　3.1.2　非线性SVM
　　3.1.3　svM分类器参数选择
　　3.1.4　sVM分类器从二类到多类的推广
　3.2　模糊支持向量机
　　3.2.1　增加模糊后处理的模糊支持向量机简介
　　3.2.2　引入模糊因子的模糊支持向量机训练算法简介
　　3.2.3　边缘效应训练的模糊支持向量机算法
　3.3　应用实例
　　3.3.1　SVM在遥感图像分类中的应用
　　3.3.2　增加模糊后处理的模糊支持向量机在遥感图像分类中的应用
　　3.3.3　引入模糊因子的模糊支持向量机在遥感图像分类巾的应用
　3.4　本章小结
　参考文献
第4章　遥感图像分类的混合智能模型
　4.1　知识发现
　　4.1.1　地物纹理知识
……
第5章　模糊连接与遥感度与遥感图像公路提取
第6章　目标自动检测
第7章　图像融合
第8章　独立分量分析
附录A　Levenberg-Marquart Back-Propagation Network的MATLAB代码
附录B　及早停止法训练的Back-Propagation Network的MATLAB代码
附录C　输入扩展的BP网络对lris数据分类的MATLAB代码
附录D　单隐层概率神经网络的MATLAB代码
附录E　SOM结合GRNN对lris数据分类的MATLAB代码
附录F　IRIS数据分类的支持向量机算法的MATLAB代码
附录G　模糊连接度算法分割道路目标的MATLAB程序代码
附录H　类圆关目标自动检测的MATLAB程序代码
附录I 小波变换结合人类视觉系统进行图像
附录J 小波变换结合人类视觉系统进行图像
附录K　ICA算法的MATLAB程序代码
附录L　彩色图版