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基于光谱分析与图像处理的模式识别研究
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基于光谱分析与图像处理的模式识别研究
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-11页
Abstract第11-14页
目次第14-18页
附表清单第18-19页
插图清单第19-22页
英文缩略图第22-24页
　　1. 绪言第24-40页
　　1.1 模式识别概述第24-29页
　　　　1.1.1 模式识别的简介第24页
　　　　1.1.2 模式识别操作流程第24-26页
　　　　1.1.3 模式识别发展与现状第26-29页
　　1.2 近红外光谱分析技术概述第29-32页
　　　　1.2.1 近红外光谱分析技术简介第29-30页
　　　　1.2.2 近红外光谱分析技术的发展与现状第30-32页
　　1.3 图像处理技术概述第32-36页
　　　　1.3.1 图像处理技术的简介第32-35页
　　　　1.3.2 图像处理技术的发展与现状第35-36页
　　1.4 高光谱成像技术概述第36-38页
　　　　1.4.1 高光谱图像分析技术简介第36页
　　　　1.4.2 高光谱图像分析技术的发展与现状第36-38页
　　1.5 研究目的与内容第38-40页
　　2. 模式识别理论基础第40-60页
　　2.1 数据的预处理方法第40页
　　2.2 数据的降维算法第40-45页
　　　　2.2.1 主成分分析第41-42页
　　　　2.2.2 连续投影算法第42-44页
　　　　2.2.3 无信息变量去除算法第44-45页
　　　　2.2.4 无信息变量去除算法结合连续投影算法(UVE-SPA)第45页
　　2.3 建模算法第45-57页
　　　　2.3.1 多元线性回归第46-48页
　　　　2.3.2 主成分回归第48页
　　　　2.3.3 线性判别分析第48-50页
　　　　2.3.4 偏最小二乘法第50-53页
　　　　2.3.5 相似分析方法第53-54页
　　　　2.3.6 最小二乘支持向量机第54-57页
　　2.4 模型评价标准第57-60页
　　3. 基于光谱分析技术的模式识别方法研究第60-68页
　　3.1 引言第60页
　　3.2 样本准备第60-61页
　　3.3 算法介绍第61-64页
　　　　3.3.1 正则最小二乘法第62-63页
　　　　3.3.2 拉普拉斯正则最小二乘法第63-64页
　　3.4 结果与分析第64-67页
　　　　3.4.1 十六烷值预测模型第64-66页
　　　　3.4.2 总芳烃物含量预测模型第66-67页
　　3.5 本章小结第67-68页
　　4. 基于颜色特征挖掘技术的模式识别方法研究第68-77页
　　4.1 引言第68-69页
　　4.2 样本准备第69页
　　4.3 颜色特征提取第69-70页
　　4.4 结果与分析第70-75页
　　　　4.4.1 提子的pH值和SSC值相关性分析第70页
　　　　4.4.2 基于全部颜色特征的预测模型第70-71页
　　　　4.4.3 基于单个颜色空间特征的预测模型第71-72页
　　　　4.4.4 颜色特征的选取第72-75页
　　4.5 本章小结第75-77页
　　5. 基于图像处理技术的模式识别方法研究第77-92页
　　5.1 引言第77页
　　5.2 样本准备第77-79页
　　5.3 图像预处理第79-83页
　　　　5.3.1 图像二值化第79-81页
　　　　5.3.2 葡萄干颗粒图像的分割第81-82页
　　　　5.3.3 葡萄于颗粒旋转第82-83页
　　5.4 特征的提取第83-86页
　　　　5.4.1 形态特征的提取第83-84页
　　　　5.4.2 颜色特征的提取第84页
　　　　5.4.3 纹理特征的提取第84-86页
　　　　5.4.4 组合特征提取第86页
　　5.5 结果与讨论第86-90页
　　　　5.5.1 不同特征集的主成分分析第86-88页
　　　　5.5.2 基于单个特征集的预测模型第88-89页
　　　　5.5.3 基于多个特征组合的特征集的预测模型第89-90页
　　　　5.5.4 基于形态-颜色-纹理特征集的预测模型第90页
　　　　5.5.5 讨论第90页
　　5.6 本章小结第90-92页
　　6. 基于高光谱成像技术的模式识别方法研究第92-113页
　　6.1 引言第92页
　　6.2 样品准备第92-94页
　　6.3 牛肉高光谱图像预处理第94-96页
　　　　6.3.1 高光谱图像校正第94页
　　　　6.3.2 高光谱图像分割第94-96页
　　6.4 牛肉光谱特征提取第96-97页
　　6.5 结果与分析第97-112页
　　　　6.5.1 基于不同光谱方法提取方法的牛肉含水率模型第97-99页
　　　　6.5.2 基于不同分类器的牛肉含水率模型第99页
　　　　6.5.3 基于不同特征选取算法的牛肉含水率模型第99-110页
　　　　6.5.4 牛肉含水率的可视化第110-112页
　　6.6 本章小结第112-113页
　　7. 结论与注记第113-117页
　　7.1 结论第113-115页
　　　　7.1.1 基于光谱分析技术的模式识别方法研究第113页
　　　　7.1.2 基于颜色特征挖掘技术的模式识别方法研究第113-114页
　　　　7.1.3 基于图像处理技术的模式识别方法研究第114页
　　　　7.1.4 基于高光谱成像技术的模式识别方法研究第114-115页
　　7.2 论文的创新点第115-116页
　　7.3 注记第116-117页
参考文献第117-128页
作者简历第128-129页
个人基本情况第128页
在读期间研究成果第128-129页

本篇论文共129页，点击这进入下载页面。
 
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