- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法與遙感圖像智能解譯
- 韓敏編著
- 1270字
- 2021-04-09 17:33:16
前言
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)核心領(lǐng)域,目前已經(jīng)成為整個(gè)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中最活躍、最具應(yīng)用潛力的領(lǐng)域之一,且扮演著日益重要的角色。近年來,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究在理論和應(yīng)用上都取得了巨大的發(fā)展,計(jì)算學(xué)習(xí)理論、概率統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論以及模式識別技術(shù)等眾多原本各自獨(dú)立的研究領(lǐng)域和問題逐漸融合成一個(gè)統(tǒng)一的理論方法體系;同時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用也得到了擴(kuò)展,在解決傳統(tǒng)的語音辨識、手寫漢字識別以及人臉識別等問題之外,還被廣泛應(yīng)用于包括數(shù)據(jù)庫知識挖掘問題、語言處理問題、優(yōu)化組合問題、機(jī)器人控制問題在內(nèi)的許多新問題。
本書在學(xué)習(xí)問題的多種假設(shè)空間表示方法中,重點(diǎn)對基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了闡述,對監(jiān)督和半監(jiān)督兩種學(xué)習(xí)形式分別進(jìn)行了深入的討論,并將理論方法應(yīng)用于遙感圖像的智能解譯,有效解決了土地利用或覆蓋研究中的諸多實(shí)際問題。作者長期致力于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法的研究,本書正是作者多年來研究積累的結(jié)晶,同時(shí)收集了國內(nèi)外眾多學(xué)者的相關(guān)著作和研究成果,力求理論完整、層次清晰、內(nèi)容深入淺出。希望本書能為從事人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、遙感圖像處理等方面研究的科學(xué)工作者提供幫助。
本書內(nèi)容共分為8章。第1章在機(jī)器學(xué)習(xí)概念下對監(jiān)督和半監(jiān)督兩種學(xué)習(xí)形式進(jìn)行了簡單介紹,并重點(diǎn)對基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類方法進(jìn)行了闡述。第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念以及幾種主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,包括徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、極限學(xué)習(xí)機(jī)和ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。其余6章可分為兩大部分,第3~第5章為監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的理論分析與應(yīng)用,第6~第8章為半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的深入討論與應(yīng)用介紹。其中,第3章闡述了集成徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,基于徑向基函數(shù)分別給出隨機(jī)森林、輪轉(zhuǎn)森林、反向標(biāo)定訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及混合集成方法的描述和遙感圖像仿真實(shí)例。第4章為支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的介紹,闡述了支持向量機(jī)相關(guān)的理論基礎(chǔ)和基本原理,在此基礎(chǔ)上分別給出改進(jìn)的支持向量機(jī)方法和優(yōu)化的支持向量機(jī)算法。第5章介紹了極限學(xué)習(xí)機(jī)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,在基本原理的基礎(chǔ)上給出一種改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)方法以及該改進(jìn)方法在實(shí)際應(yīng)用中的具體分析,進(jìn)而介紹了其他幾種改進(jìn)模型。第6章闡述基于ARTMAP自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,同時(shí)以遙感圖像分類問題為例構(gòu)建案例推理ARTMAP分類系統(tǒng)。第7章利用直推式學(xué)習(xí)理論將支持向量機(jī)模型擴(kuò)展到半監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域,并對仿真結(jié)果作了詳細(xì)的分析。第8章以極限學(xué)習(xí)機(jī)為半監(jiān)督學(xué)習(xí)的具體算法進(jìn)行展開,并以仿真實(shí)例作為輔助說明。
在本書出版之際,作者要感謝參與本書相關(guān)內(nèi)容的研究、書稿編寫及核對工作的學(xué)生們,他們是唐曉亮博士、姚為博士、王新迎博士、朱新榮、劉賁、楊雪、張檬、楊亞飛、邊茂松、張雅美、張成坤。全書由周陽做了認(rèn)真細(xì)致的統(tǒng)稿。借此機(jī)會,謹(jǐn)向長期以來國內(nèi)外所有給予作者關(guān)心、支持和鼓勵(lì)的人士及家人致以最誠摯的謝意。
本書由大連市人民政府、國家自然科學(xué)基金(61374154)、國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項(xiàng)目(2013CB430403)資助出版,在此表示感謝。
由于作者水平有限,書中難免存在錯(cuò)誤和不足之處,熱誠期待讀者們的批評指正。
作 者
2015年6月
- 大學(xué)計(jì)算機(jī)信息技術(shù)導(dǎo)論
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