生物启发式图像分类算法研究—硕士毕业论文下载



生物启发式图像分类算法研究

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生物启发式图像分类算法研究

论文目录
致谢	第1-7页
摘要	第7-9页
ABSTRACT	第9-13页
第一章绪论	第13-23页
1.1 研究背景与选题意义	第13-14页
1.2 相关研究现状与进展	第14-18页
1.2.1 传统视觉中的目标识别	第15-17页
1.2.2 生物视觉中的目标识别	第17-18页
1.3 目标识别与图像分类的难点	第18-19页
1.4 本文研究内容与创新点	第19-21页
1.4.1 主要研究内容	第20页
1.4.2 创新点与贡献	第20-21页
1.5 本文章节安排	第21-23页
第二章目标识别与图像分类问题	第23-35页
2.1 目标识别的定义	第23-24页
2.1.1 认知生理学定义	第23-24页
2.1.2 计算机科学定义	第24页
2.2 目标识别的生理学基础	第24-29页
2.2.1 视觉传导神经通路	第24-26页
2.2.2 视觉皮层层次通路	第26-28页
2.2.3 目标识别相关的腹侧通路	第28-29页
2.3 目标识别问题的数学描述	第29-32页
2.4 目标识别问题的解决方案	第32-34页
2.5 本章小结	第34-35页
第三章极限学习机及其应用	第35-51页
3.1 单隐层前馈神经网络	第35-40页
3.1.1 机器学习简介	第35页
3.1.2 人工神经网络	第35-37页
3.1.3 单隐层前馈神经网络模型	第37-40页
3.2 极限学习机算法	第40-45页
3.2.1 极限学习机算法原理	第40-42页
3.2.2 算法步骤与算法特点	第42-43页
3.2.3 极限学习机的特征映射	第43-45页
3.3 极限学习机与支持向量机对比	第45-48页
3.4 基于极限学习机的分类问题	第48-50页
3.4.1 训练样本数量较小的情况	第48-49页
3.4.2 训练样本数量较大的情况	第49-50页
3.5 本章小结	第50-51页
第四章生物启发式图像分类算法设计	第51-63页
4.1 生物启发式图像分类算法设计思想	第51-53页
4.2 生物启发式图像分类算法网络计算实现	第53-59页
4.3 生物启发式图像分类算法网络流程步骤	第59-60页
4.4 生物启发式图像分类算法网络特点分析	第60-62页
4.5 本章小结	第62-63页
第五章生物启发式图像分类算法实验与分析	第63-81页
5.1 实验数据库与实验环境	第63-65页
5.1.1 图像数据集	第63-64页
5.1.2 实验仿真环境	第64-65页
5.2 实验设置与评价指标	第65-67页
5.2.1 模型参数设置	第65页
5.2.2 实验参数设置	第65-66页
5.2.3 实验测试指标	第66-67页
5.3 实验设计与结果	第67-78页
5.3.1 识别准确率验证	第68-70页
5.3.2 参数敏感性分析	第70-72页
5.3.3 混淆矩阵计算	第72-75页
5.3.4 隐藏结点比较	第75-78页
5.4 实验总结与分析	第78-79页
5.5 本章小结	第79-81页
第六章总结与展望	第81-85页
6.1 论文总结	第81-83页
6.2 研究展望	第83-85页
参考文献	第85-91页
附录A	第91-95页
A.1 HMAX模型概述	第91-92页
A.2 HMAX计算模型	第92-95页
作者简介	第95页
作者攻读硕士期间完成的科研成果	第95页

本篇论文共95页，点击这进入下载页面。

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