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基于SVM的故障视频图像识别与诊断技术研究与实现
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基于SVM的故障视频图像识别与诊断技术研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-18页
　　1.1 研究背景和研究意义第11-13页
　　1.2 国内外研究现状第13-16页
　　　　1.2.1 数字图像质量评价研究现状第13-14页
　　　　1.2.2 支持向量机发展概述第14-16页
　　1.3 研究内容和论文组织结构第16-17页
　　　　1.3.1 研究内容第16页
　　　　1.3.2 论文组织结构第16-17页
　　1.4 本章小结第17-18页
第二章 相关理论和技术概述第18-32页
　　2.1 机器学习理论第18-22页
　　　　2.1.1 机器学习的相关学科背景第18页
　　　　2.1.2 学习问题的一般表述第18-20页
　　　　2.1.3 常用的机器学习方法第20-22页
　　2.2 支持向量机理论第22-28页
　　　　2.2.1 线性支持向量机第22-24页
　　　　2.2.2 非线性支持向量机第24-26页
　　　　2.2.3 核函数第26-28页
　　　　2.2.4 SVM学习算法步骤第28页
　　2.3 视频图像故障诊断相关技术第28-31页
　　2.4 本章小结第31-32页
第三章 图像故障特征的提取第32-42页
　　3.1 图像清晰度故障特征的提取第32-37页
　　　　3.1.1 常用的图像清晰度评价函数第32-34页
　　　　3.1.2 图像清晰度故障特征的表示第34-36页
　　　　3.1.3 图像清晰度故障特征提取实验第36-37页
　　3.2 图像色偏故障特征的提取第37-41页
　　　　3.2.1 常用的图像色偏评价方法第37-38页
　　　　3.2.2 图像色偏故障特征的表示第38-40页
　　　　3.2.3 图像色偏故障特征提取实验第40-41页
　　3.3 本章小结第41-42页
第四章 基于SVM的视频图像故障识别模型第42-55页
　　4.1 SVM的模型选择问题第42-44页
　　　　4.1.1 核函数选择第42页
　　　　4.1.2 核参数选择第42页
　　　　4.1.3 多类分类问题第42-44页
　　4.2 基于SVM的视频图像故障识别模型的设计与实验第44-50页
　　　　4.2.1 基于SVM的图像故障识别模型的设计第44-47页
　　　　4.2.2 基于SVM的图像故障识别模型的实验结果分析第47-50页
　　4.3 基于SVM的图像故障识别模型在视频故障识别中的应用第50-54页
　　　　4.3.1 视频故障识别处理流程第50-51页
　　　　4.3.2 视频故障识别实验结果与分析第51-54页
　　4.4 本章小结第54-55页
第五章 基于SVM的视频图像故障识别系统的设计与实现第55-65页
　　5.1 基于SVM的视频图像故障识别系统框架设计第55-56页
　　5.2 系统开发环境介绍第56-57页
　　5.3 图像故障特征提取的实现第57-58页
　　　　5.3.1 图像清晰度故障特征提取的实现第57-58页
　　　　5.3.2 图像色偏故障特征提取的实现第58页
　　5.4 基于SVM的视频图像故障识别模型的实现第58-61页
　　　　5.4.1 特征归一化的实现第58页
　　　　5.4.2 网格搜索参数选优的实现第58-60页
　　　　5.4.3 模型更新的实现第60页
　　　　5.4.4 视频故障识别的实现第60-61页
　　5.5 系统实现效果第61-64页
　　5.6 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
　　6.1 工作总结第65页
　　6.2 研究展望第65-67页
参考文献第67-70页
在校期间发表的论文、科研成果等第70-71页
致谢第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。
 
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