模型優化技術在高光譜遙感影像分類中的應用

本書對機器學習、模型最佳化、影像解譯3個前沿領域進行了論述，
特別是圍繞模型優化技術在高光譜遙感影像分類中的應用進行了深入探討。
本書主要內容包括演化計算、機器學習、模式辨識、資料降維、影像解譯等。
本書著重對上述領域的國內外發展現狀進行了總結，闡述了作者對高光譜遙感影像分類實際應用的思考與探索。
本書可以作為電腦科學、資訊科學、攝影測量與遙感等相關領域從事機器學習、資料降維、
影像解譯相關專業人員的參考書，也可以作為相關專業高年級本科生或研究生的學習教材。

前言
作者簡介
第1章緒論
1.1從遙感到高光譜成像
1.2高光譜遙感影像分類的基本流程
1.3高光譜遙感影像分類面臨的挑戰
1.4高光譜遙感影像資料降維與分類方法概述
1.4.1高光譜遙感影像資料降維概述
1.4.2高光譜遙感影像分類方法概述
1.5本書主要研究內容與結構

第2章基於雜種優勢理論的雜交育種最佳化演算法
2.1雜種優勢及生物學啟發
2.2基本雜交育種最佳化演算法
2.3二進位編碼形式
2.4實驗模擬及分析
2.4.1基準函數
2.4.2實驗設置及比較演算法
2.4.3實驗結果及分析
……