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矢量量化码书设计及优化算法研究
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矢量量化码书设计及优化算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-27页
　　1.1 研究背景及意义第11-16页
　　　　1.1.1 研究背景第11-15页
　　　　1.1.2 研究意义第15-16页
　　1.2 矢量量化技术的研究内容第16-17页
　　1.3 矢量量化技术的发展及国内外研究现状第17-23页
　　　　1.3.1 量化技术第17-20页
　　　　1.3.2 矢量量化技术国内外研究现状第20-23页
　　1.4 论文的研究目标，研究思路和主要研究内容第23-26页
　　　　1.4.1 论文的研究目标第23页
　　　　1.4.2 论文的研究思路第23-24页
　　　　1.4.3 论文的研究内容第24-25页
　　　　1.4.4 论文的特色第25-26页
　　1.5 论文的结构安排第26-27页
第二章 相关理论第27-45页
　　2.1 引言第27-28页
　　2.2 矢量量化原理第28-29页
　　2.3 矢量量化关键技术第29-32页
　　　　2.3.1 码书设计第29-30页
　　　　2.3.2 码字搜索技术第30-31页
　　　　2.3.3 码字索引技术第31-32页
　　2.4 矢量量化技术分类第32-36页
　　　　2.4.1 无记忆量化器第32-34页
　　　　2.4.2 有记忆量化器第34-36页
　　2.5 测度理论第36-38页
　　2.6 遗传算法理论第38-43页
　　　　2.6.1 适应度计算第39-41页
　　　　2.6.2 选择第41页
　　　　2.6.3 交叉第41-43页
　　　　2.6.4 变异第43页
　　2.7 进化计算第43-44页
　　2.8 本章小结第44-45页
第三章 小生境猴群繁衍模拟算法的构建与实验第45-82页
　　3.1 引言第45-47页
　　　　3.1.1 小生境技术第45-46页
　　　　3.1.2 猴群的社会结构及繁育机制第46-47页
　　3.2 设计思想及技术框架第47-51页
　　　　3.2.1 分类过程第48页
　　　　3.2.2 竞争过程第48-49页
　　　　3.2.3 交叉过程第49页
　　　　3.2.4 变异过程第49-50页
　　　　3.2.5 算法设计流程图第50-51页
　　3.3 算法步骤第51-61页
　　　　3.3.1 初始化第53-54页
　　　　3.3.2 适应度计算第54-55页
　　　　3.3.3 选择第55-57页
　　　　3.3.4 交叉第57-60页
　　　　3.3.5 变异第60-61页
　　　　3.3.6 结束第61页
　　3.4 收敛性证明第61-66页
　　3.5 实验分析及其结论第66-80页
　　3.6 本章小结第80-82页
第四章 自进化萤火虫算法优化与实验第82-105页
　　4.1 引言第82-86页
　　　　4.1.1 进化计算第82-83页
　　　　4.1.2 智能优化算法第83-86页
　　4.2 萤火虫算法第86-93页
　　　　4.2.1 萤火虫算法第86-88页
　　　　4.2.2 基于萤火虫算法的码书优化实验第88-93页
　　4.3 自进化萤火虫算法设计思想及技术框架第93-97页
　　　　4.3.1 基于萤火虫算法的码书优化中存在的问题第93-95页
　　　　4.3.2 自进化萤火虫算法的设计思想第95-96页
　　　　4.3.3 自进化萤火虫算法的设计流程图第96-97页
　　4.4 自进化萤火虫算法第97-98页
　　4.5 实验及其结论第98-103页
　　4.6 本章小结第103-105页
第五章 码书设计在图像处理中的应用第105-124页
　　5.1 纹理图像分类第105-114页
　　　　5.1.1 K-View 分类法第106-108页
　　　　5.1.2 基于小生境遗传算法的 View 窗分类方法第108-110页
　　　　5.1.3 实验结果及其分析第110-114页
　　5.2 数字水印第114-122页
　　　　5.2.1 数字水印第116-118页
　　　　5.2.2 基于小生境遗传码书的矢量量化水印算法第118-120页
　　　　5.2.3 实验结果及其分析第120-122页
　　5.3 本章小结第122-124页
总结与展望第124-127页
参考文献第127-134页
攻读学位期间取得的研究成果第134-135页
致谢第135页

本篇论文共135页，点击这进入下载页面。
 
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