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小波与BP神经网络在零件识别应用中的研究

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小波与BP神经网络在零件识别应用中的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
第1章 绪论第10-18 页
  · 本研究课题的学术背景及意义第10 页
  · 国内外与本项目有关的研究现状第10-12 页
  · 小波分析和神经网络的结合第12-16 页
    · 小波理论的发展背景及应用第13-14 页
    · 人工神经网络在国内外研究现状第14-15 页
    · 人工神经网络的特点及优点第15-16 页
  · 本课题的来源和研究内容第16-18 页
第2章 图像处理与特征提取第18-30 页
  · 数字图像处理概念第18 页
  · 系统软件实现基础第18-21 页
    · 设备无关位图(DIB)第18-19 页
    · BMP 文件格式简介第19-21 页
    · 建立VC++图像处理的类库第21 页
  · 小波变换与图像处理第21-27 页
    · 小波分析的基本理论第21-24 页
    · 利用小波变换消除图像噪声第24-25 页
    · 边缘检测第25-27 页
  · 图像的特征提取第27-29 页
    · 特征与特征提取的基本概念第27-28 页
    · Hu 不变矩第28-29 页
  · 本章小结第29-30 页
第3章 人工神经网络结构及算法的研究第30-43 页
  · 基于神经网络分类的识别技术第30-31 页
  · 人工神经网络基本原理第31-33 页
    · 人工神经元的基本模型第31-32 页
    · 人工神经网络的拓扑结构和分类第32-33 页
    · 学习规则和学习方式第33 页
  · BP 神经网络模型第33-38 页
    · BP 神经网络的基本原理第34-35 页
    · BP 神经网络的算法流程第35-38 页
  · BP 算法缺陷分析和改进第38-42 页
    · BP 算法存在的主要缺陷第38 页
    · BP 算法存在缺陷的原因分析第38-40 页
    · BP 算法的改进方法第40-42 页
  · 本章小结第42-43 页
第4章 利用改进BP 神经网络进行零件识别第43-53 页
  · 模式识别系统组成第43-46 页
    · 系统硬件构成第43-44 页
    · 零件识别系统的软件流程第44-46 页
  · 改进的BP 神经网络第46-48 页
    · 本文所采用的BP 算法第46-47 页
    · 改进BP 网络的建立第47-48 页
  · 实验仿真与结果分析第48-52 页
    · 网络训练部分第49-51 页
    · 网络测试部分第51-52 页
  · 本章小结第52-53 页
结论第53-54 页
参考文献第54-58 页
攻读学位期间发表的学术论文第58-59 页
致谢第59 页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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