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1. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题主要围绕高光谱图像地物分类，以函数型数据分析为理论基础，探索和建立适合于高光谱图像处理的函数型数据分析方法，提高地物分类的效果。主要研究内容包括：（1）学习与总结函数型主成分分析的思想与理论框架；
（2）深入了解高光谱图像分类和函数型主成分分析的研究现状，并提出分类中存在问题；
（3）构建改进的函数型主成分分析算法，并应用于高光谱图像地物分类。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅至少15篇参考文献，其中至少5篇英文文献；2、完成不少于2万印刷符，且与选题相关的英文文献翻译工作；
3、撰写毕业论文开题报告，开题报告的主要内容：（1）选题依据，即论文设计的目的；（2）理论上和实践上的意义；（3）论文撰写过程中拟采用的方法和手段，即论文的任务；（4）论文重点研究的内容和技术方案；（5）计划安排；（6）论文写作提纲；
4、收集查找相关的高光谱图像数据，并对数据进行预处理；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：阅读函数型数据分析和大数据处理的相关书籍，查阅有关的论文资料，并完成一篇英文文献的翻译工作。4-5周：根据要求完成毕业论文的开题报告，并收集高光谱图像数据。
6-8周：利用Matlab软件实现所建立的算法，并对高光谱图像进行分类处理。
9-13周：毕业论文的撰写阶段，完成毕业论文初稿，论文内容主要包括文献综述，理论阐述，算法原理描述，实验结果和分析，以及总结等方面。
4. 主要参考文献
[1]Nie Y, Wang L, Liu B, et al. Supervised functional principal component analysis[J]. Statistics and Computing, 2018, 28(3): 713-723.[2] Li H, Xiao G, Xia T, et al. Hyperspectral image classification using functional data analysis.[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2014, 44(9):1544-1555.
[3] 王凯平. 基于函数型数据分析的数据挖掘功能研究[J]. 统计与决策, 2011(4):160-162.
[4] Ramsay, James. Functional Data Analysis[M] Springer-Verlag GmbH, 2005: 5822–5828.
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