基于Android的毒蘑菇识别系统研究与设计



基于Android的毒蘑菇识别系统研究与设计

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基于Android的毒蘑菇识别系统研究与设计

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-5页
第一章绪论	第9-13页
1.1 课题研究背景及意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-11页
1.3 研究内容及章节安排	第11-13页
1.3.1 研究内容	第11-12页
1.3.2 课题章节安排	第12-13页
第二章图像处理及特征提取	第13-22页
2.1 图像裁剪	第13页
2.2 图像分割	第13-16页
2.2.1 颜色空间模型的选取	第13-14页
2.2.2 K-means聚类算法	第14-16页
2.3 特征提取	第16-21页
2.3.1 颜色特征	第17-18页
2.3.2 纹理特征	第18-21页
2.4 本章小结	第21-22页
第三章 BP神经网络分类模型	第22-32页
3.1 BP神经网络概述	第22-24页
3.1.1 BP神经网络结构	第22-23页
3.1.2 BP网络模型构成	第23-24页
3.2 建立BP神经网络模型	第24-26页
3.2.1 网络层数及激活函数的选择	第24-25页
3.2.2 隐含层节点及训练函数的选择	第25-26页
3.2.3 网络参数的选择	第26页
3.3 BP神经网络计算步骤	第26-29页
3.4 BP神经网络模型MATLAB实现	第29-30页
3.4.1 BP神经网络模型	第29页
3.4.2 BP神经网络模型性能分析	第29-30页
3.4.3 分类结果的分析	第30页
3.5 本章小结	第30-32页
第四章基于Android的毒蘑菇识别系统结构	第32-36页
4.1 需求分析	第32-33页
4.2 可行性分析	第33页
4.3 系统设计思路	第33-34页
4.3.1 设计原则	第33页
4.3.2 设计思路	第33-34页
4.4 系统结构	第34-35页
4.4.1 图像采集及裁剪模块	第34页
4.4.2 图像传输模块	第34页
4.4.3 图像识别模块	第34-35页
4.4.4 数据库	第35页
4.4.5 系统工作流程	第35页
4.5 本章小结	第35-36页
第五章基于Android的毒蘑菇识别系统的实现	第36-53页
5.1 系统环境搭建	第36-37页
5.1.1 系统软硬件配置	第36页
5.1.2 系统开发环境	第36-37页
5.2 Android客户端的设计与实现	第37-42页
5.2.1 客户端界面设计	第37-39页
5.2.2 权限设置	第39-40页
5.2.3 图像采集及裁剪模块实现	第40-41页
5.2.4 图像传输模块实现	第41-42页
5.3 服务器端设计与实现	第42-46页
5.3.1 服务器端的GUI设计	第42-43页
5.3.2 建立数据库	第41-45页
5.3.3 图像识别模块实现	第45-46页
5.4 网络通信协议	第46-48页
5.5 系统测试	第48-50页
5.6 系统测试结果与分析	第50-52页
5.7 本章小结	第52-53页
结论	第53-54页
参考文献	第54-57页
致谢	第57-58页
攻读学位期间发表的学术论文及研究成果	第58-59页
作者简介	第59-60页
附录	第60-63

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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