电站锅炉火焰数字图像智能检测系统研究与实现



电站锅炉火焰数字图像智能检测系统研究与实现

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电站锅炉火焰数字图像智能检测系统研究与实现

论文目录
中文摘要	第1-5 页
英文摘要	第5-9 页
1 绪论	第9-13 页
1．1 课题的研究意义	第9 页
1．2 国内外的技术研究现状	第9-11 页
1．3 本文主要工作	第11-13 页
2 电站锅炉燃烧火焰特性分析与数字图像模型	第13-20 页
2．1 典型燃煤电站锅炉燃烧系统	第13-14 页
2．2 火焰检测系统炉膛内窥镜头简介	第14-15 页
2．3 电站锅炉煤粉燃烧特性分析	第15-17 页
2．3．1 煤粉的燃烧过程	第15 页
2．3．2 火焰的热辐射现象	第15-16 页
2．3．3 燃烧的脉动现象	第16 页
2．3．4 燃烧火焰的颜色	第16 页
2．3．5 燃烧火焰的温度	第16-17 页
2．3．6 燃烧火焰的能量	第17 页
2．4 火焰图像成像原理	第17-19 页
2．5 数字图像数学模型	第19-20 页
3 数字火焰图像信息的预处理	第20-30 页
3．1 图像信息预处理理论	第20-21 页
3．2 Windows系统的设备无关位图	第21-22 页
3．3 采集图像颜色信息的标准化	第22 页
3．4 火焰图像的中值滤波恢复	第22-24 页
3．5 火焰图像的锐化增强	第24-25 页
3．6 火焰图像的伪彩色处理	第25 页
3．7 火焰图像的分割算法的选择	第25-30 页
3．7．1 火焰图像分割的目的	第25-26 页
3．7．2 锅炉火焰图像分割算法选择	第26 页
3．7．3 快速二维最大熵阀值分割算法	第26-30 页
4 火焰图像特征分析	第30-33 页
4．1 火焰图像特征参数分析	第30 页
4．2 计算公式理论推导	第30-32 页
4．3 火焰图像特征空间的建立	第32-33 页
5 火焰图像标准聚类模式库的建立与训练	第33-37 页
5．1 火焰图像标准模式库建立的原则	第33 页
5．2 导师型模糊-C均值聚类训练算法	第33-37 页
5．2．1 基本思路	第33 页
5．2．2 导师型模糊-C均值聚类分析器的设计	第33-36 页
5．2．3 算法描述	第36-37 页
6 基于模糊最大隶属度的火焰图像燃烧状态的识别	第37-42 页
6．1 常用的模式识别的方法简介	第37 页
6．2 基于模糊最大隶属度的火焰图像燃烧状态的识别算法	第37-39 页
6．2．1 模糊集识别基本方法	第37-38 页
6．2．2 模糊隶属度函数的设计	第38-39 页
6．2．3 模糊度参数的取值	第39 页
6．2．4 模式种类C的确定	第39 页
6．3 对于火焰特征引入重要性修正因子的考虑	第39-40 页
6．3．1 人类自身得认知（模式识别）的特点	第39-40 页
6．3．2 重要性修正因子理论原理	第40 页
6．3．3 重要性修正因子取值问题	第40 页
6．4 基于模糊最大隶属度的识别算法描述	第40-42 页
7 模式库聚类中心主动优化与自适应调整的动态算法研究	第42-48 页
7．1 问题提出的背景	第42 页
7．2 问题的解决思路	第42-43 页
7．3 机器学习的概念、类型	第43-44 页
7．4 学习系统的基本原理	第44-45 页
7．5 模式库聚类中心主动优化与自适应调整的动态学习算法设计	第45-48 页
7．5．1 基本思路	第45 页
7．5．2 算法的求解过程	第45-46 页
7．5．3 模式的聚合分裂、收敛稳定性控制、综合评价等问题	第46-48 页
8 软硬件系统设计与实现	第48-58 页
8．1 硬件系统设计	第48-49 页
8．2 软件系统设计软件主要工作简介	第49-53 页
8．3 系统现场数据与模拟数据实验	第53-58 页
9 结论与展望	第58-59 页
致谢	第59-60 页
参考文献	第60-63 页
附录作者参加的科研工作和软件主程序流程图	第63-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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