基于深度神经网络的多尺度土地类型分类算法任务书
2020-04-12 04:04
1. 毕业设计(论文)主要内容:
利用全卷积神经网络模型,建立土地类型分类算法,并根据实验结果,评价、分析和提出算法的改进方案。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1、根据高分遥感影像,提取一套两个空间尺度的样本集合;2、利用全卷积神经网络模型,建立土地类型分类算法;3、评价分类结果,提出算法的改进方案;4、对比、评价论文设计的算法与目前常用的算法之间的优劣。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
1-2周毕业实习,基础数据的制作;
3-5周查阅文献,完成开题;
6-12完成论文初稿;
4. 主要参考文献
1. ning,y. feature selection forobject-oriented classification of high resolution remote sensing images. xi`anuniversity of science and technology, china, 2012.
2. bengio, y. learning deep architecturesfor ai. foundations amp; trendsreg; in machine learning 2009, 1,1-127, doi: 10.1561/2200000006.
3. kavukcuoglu,k.; sermanet,p.;boureau,y.l;karol, g.; michaeuml;l,m.; yann, l. learning convolutional feature hierarchies forvisual recognition. advancesin neural information processing systems2010, 1, 1090-1098.
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