1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....类方法分类方法核函数的参数及常用优化方法基于专家知识的决策树分类本章小结第三章基于预分类的遥感图像特征提取遥感图像非监督预分类遥感图像预分类遥感图像预分类遥感图像特征提取遥感图像特征介绍提取遥感图像特征实验与分析基于预分类的遥感图像样本选取基于不同样本选取方法的分类比较本章小结第四章基于优化的混合核参数混合核函数常用核函数分析构造混合核函数优化混合核参数优化混合核参数优化混合核参数优化混合核参数实验与分析本章小结第五章基于加权特征的遥感图像分类遥感图像分类基于遥感图像分类实验与分析基于多特征组合的遥感图像分类基于加权多特征的遥感图像分类万方数据实验与分析本章小结第六章基于与的南京市遥感分类遥感图像预处理图像裁剪几何校正基于预分类的特征提取基于优化混合核参数基于的南京市遥感分类本章小结第七章总结与展望总结展望参考文献附录攻读硕士学位期间撰写的论文附录攻读硕士学位期间参加的科研项目致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....得到终极结点叶子节点的过程。决策树的每结点只有个父亲结点，但是子结点却可以有个或多个。在决策树诸多的算法中，比较经典的算法是和。本章小结本章介绍了遥感图像分类中的几种常见方法，介绍了非监督分类与监督分类以及决策树分类。非监督分类中主要介绍了聚类法与分类法在监督分类中着重介绍本文用到的分类方法，介绍了分类原理与核函数的密切关系以及核函数的相关优化方法还简单介绍了遥感图像的决策树分类。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于预分类的遥感图像特征提取第三章基于预分类的遥感图像特征提取遥感影像的信息含量特别巨大，当我们想要提取遥感影像的特征时，首先想到的是目视解译法，此法可行不试想下，如果我们距离株花和棵草只有米的时候，我们很容易就能区分出这两个是相同的植物系，不同的植物而已但是如果我们距离这两个目标米时，我们还能仅靠肉眼分辨吗肯定是不行的，更何况遥感影像的拍摄距离岂止米......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....遥感图像特征提取遥感图像的分类中，除了使用地物的光谱特征，还应该使用地物的形状特征空间关系特征色调特征植被指数等多种特征，因此在影像分类之前，需要提取遥感图像的多种特征。对于高分辨率遥感图像，可以清楚的查看影像丰富的空间信息，例如人类的群居形成了城市，城市的发展离不开人类的建设，在城市的建造中，我们有满足各种需球的矩形建筑有便于行走的长条形道路，还有间或夹杂的绿化带或者农田等，对于很多人类构造的地物都会具有明显的形状结构特征，所以这些能表示类别独特信息的特征，我们应当给予重视，并且合理使用，以此对影像更好地进行分类。遥感图像特征介绍在遥感图像目视解译中，“色”“形”“位”三大类特征发挥重要作用。遥感图像的计算机解译仍然遵循这个特征。在遥感图像计算机解译中，具有重要作用的主要低层特征有颜色纹理形状和边缘。它们的描述提取及匹配是遥感图像处理分析和理解的基础。图像特征的描述模型与特征的匹配方法是紧密相关的......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....遥感的分析是通过卫星传感器来采集数据，影像经由拍摄传送处理分析等过程实现地貌解译。随着航天航空技术的发展，遥感技术渐渐成为了探究地球资源和环境的主要方法。不管是土地监测还是气象监测，遥感影像的分析解译都扮演着最重要的因素，很大程度上都会影响人类的居住出行甚至是安全等方面，所以遥感影像的正确解译非常重要。遥感图像是由许多像元构成的，而分类的实质就是通过分类方法把这些丰富的像元进行正确的归类。虽然遥感图像的分类方法有很多，各种智能的先进的方法也不断被引入更新，但是在当前的分类方法中，传统的遥感图像分类还是主流的方法。这些传统的遥感图像分类般包括分类法分类法平行六面体分类法最大似然法最小距离法等。由于遥感影像本身的特殊性，例如影像受到雾霾天气空气湿度光照强弱的天气影响，万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论或者是受到“同物异谱”现象“异物同谱”现象的影响，甚至受到传感器本身等影响......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....准则值将逐步减小，直达到它的最小值为止，如果在再次迭代的前后，准则值没有改变，则说明算法已经收敛，迭代结束，输出分类结果。遥感图像预分类算法通过对样本迭代来确定聚类的中心。进行每次迭代的时候，先是在类别数目定的情况下来改变分类，然后对于样本特征平均差量小于确定值的类别进行合并，并通过样本特征的协方差矩阵来确定是否需要进行分裂。算法的主要步骤是聚类集群分裂以及集群合并等。对于分类算法的最优迭代次数很难确定，般而言，由于遥感图像万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章基于预分类的遥感图像特征提取的大数据量特性，如果取较小的迭代误差值，那么将很难实现分类。沈照庆等人研究分类算法时，不是预先设定迭代的次数，而是通过合并次迭代并假定分裂都是零作为迭代条件来求得最优分类数为提高分类精度和速度，采用用最小和最大两个隶属度来取代每个隶属度分析隶属度矩阵的迭代误差时，运用了等效转换，进而可以进行更智能的迭代......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....可能会造成遥感影像的失真缺失等现象，这些情况都会影响最终的分类结果。传统的遥感图像分类方法虽然经典但是更深入的改进与发展已经受到了局限，与此同时，新的智能分类算法逐步引解。算法是种作为最近几年新型进化算法研究的。和遗传算法类似，算法是种基于迭代的优化算法。算法是随机产生个粒子群组即随机解，使用迭代算法万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章预备知识找到最优的粒子解，使用适应度衡量粒子解的满意度。和遗传算法比较，算法更加简单，没有遗传算法的“交叉”步骤和“变异”步骤，只是搜索当前最优解即可找到全局最优值。算法使用简单精度高收敛快，在实际问题的解决中显示了它的优势，因而得到了学术领域的重视。如今已被广泛地应用到了函数的优化，神经网络的训练，系统控制以及其他多种领域。基于专家知识的决策树分类决策树是种和二叉树或多叉树相似的树结构，是个当前最为广泛的归纳推理算法应用。决策树操作方法简易分类精度很高......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....因而决策树可以说是个相当实用的分类方法。决策树方法是种自顶向下逐步生长的分类过程，它实质的过程就是个贪心算法，在每次分类训练时，都要选用当前的最好特征作为分类的特征。决策树最大的优点是决策树模型的构建只需要依据训练子集的特征属性就可以进行构造了，而不用在决策树构造之前需要了解很多该分类的相关背景知识。如果当前的训练子集的决策不致，则需要按照上述方法继续进行训练直到训练子集归属于相同决策。决策树每层中的每个叶子节点都代表个分类类别，每节点都是根据特征属性的不同取值来产生分枝的，每次从根节点达到叶节点的路径都代表唯的规则。决策树又可以称为决策判定树，是分类中经常用到的种树结构。类似于分类过程地定义，根据分类的规则，把遥感数据集自顶向下地细分，直分到把全部的参与分类的数据都分到特定类别为止。决策树的结构见图。图决策树结构图决策树结构图可以看出，决策树是从个根结点出发......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....对于这个情况，本章提出了种基于非监督分类的图像特征提取来提高特征的精确性。提取特征前，我们首先使用非监督分类对遥感图像进行预分类，在预分类分好的基础上提取图像的特征，这样能有效提高图像特征提取的正确性。遥感图像非监督预分类遥感图像预分类均值分类基本思想很简单，首先是选择目标分类数目个初始聚类中心，按照距离函数计算每个样本与所有聚类中心的距离，根据计算结果，选出样本与之相距最短的聚类中心，然后将样本加入该间距最短的类别。每次加入新的样本后，都需要更新该分类的聚类中心。重复进行训练更新，直到每组聚类中心不再发生变化。当已知分类数目时，可以利用分类方法方便地将样本聚类中心计算出来。但是，在实际情况的应用中，可能无法估算分类的数目，这就这种方法的实际应用在定程度上受到了限制。均值算法的个特点是每次在调整样本后，都要进行次准则值和聚合中心的修改，次迭代的完成需要计算运行完所有的样本，新的准则值和聚合中心也被计算出来了......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....遥感影像数据的采集越来越复杂获取数据也越来越丰富，这种现象对影像信息的分析与处理要求更高挑战越大。尤其是高光谱影像的数据，由于其波段多数据量大数据不确定性等因素，导致其容易产生效应训练样本选定时，特征维数的增加会导致遥感分类精度的逐渐降低。获取影像的样本是遥感分类的第步也是比较困难的步，如果在实际应用时样本特征的向量超过特征维数，就更易在遥感分类的精度与分类速度上产生矛盾。在上个世纪，模式识别和人工智能理论逐步完善，并且在很多领域都运用到了这个方法。模式识别和人工智能方法已经产生了很多分类方法，常见的有人工神经网络分类法决策树分类法模糊分类法和支持向量机方法分类法，等，其中方法具有坚实的理论，能够非常有效地处理小样本非线性和高维等问题，因此已经成功被地应用到了高光谱遥感影像分类的领域。课题研究背景与意义研究背景遥感图像的分类就是通过太空航拍来研究地球表面的状况，依据各种物体对波谱产生的不同反应......”。