基于机器学习的作物病害图像处理及病变识别方法研究



基于机器学习的作物病害图像处理及病变识别方法研究

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基于机器学习的作物病害图像处理及病变识别方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-26页
· 研究背景	第12-14页
· 研究意义	第14-16页
· 国内外研究现状	第16-21页
· 病害图像处理及特征提取研究现状	第17-18页
· 传统降维特征提取的研究现状	第18-19页
· 机器学习特征提取及识别的研究现状	第19-21页
· 研究目标及内容	第21-23页
· 研究目标	第21页
· 研究内容	第21-23页
· 主要创新及论文结构	第23-26页
· 论文创新	第23-24页
· 论文结构安排	第24-26页
第2章基于惩罚校正的支持向量机识别方法	第26-50页
· 支持向量机和不平衡数据集合的识别及分类	第26-27页
· 线性SVN和基于核的SVN	第27-39页
· 规范超平面和SVN的形式化问题	第27-29页
· SVN的形式化求解	第29-32页
· 基于核的支持向量网络	第32-35页
· 核的VC维和表达能力	第35-38页
· SVN的经验风险和结构风险	第38-39页
· 惩罚校正SVN	第39-45页
· 问题描述	第40-41页
· 惩罚支持向量机	第41页
· 均匀惩罚SVC的学习错误率分析	第41-44页
· 惩罚因子校正	第44-45页
· 惩罚校正SVN的籽种图像数据实验分析	第45-49页
· 实验过程	第45-46页
· 籽种影像特征提取	第46页
· 结果分析、对比及讨论	第46-49页
· 本章小结	第49-50页
第3章苹果病害图像预处理及病变特征提取	第50-62页
· 苹果病害图像采集及识别	第52-54页
· 苹果病害及其病变图像特征	第52-53页
· 基于图像的病害识别	第53-54页
· 病害图像的多样性仿真方法	第54-60页
· 图像整形和采集方位多样性仿真	第55-58页
· 图像采集的亮度多样性	第58-59页
· 多态性组合	第59页
· 图像灰值化和稀疏化	第59-60页
· 本章小结	第60-62页
第4章溢界丢弃主成分分析提取病变特征	第62-74页
· 图像降维和模式特征提取	第62-63页
· 主成分分析方法	第63-66页
· 均值和协方差	第63-64页
· 本征值和本征向量	第64-65页
· 数据集的PCA分析和重构	第65-66页
· 基于溢界丢弃的主分量方法	第66-68页
· 溢界丢弃PCA	第67页
· 溢界丢弃PCA降维和重构	第67-68页
· 实验结果与分析	第68-72页
· 重构性能分析	第68-69页
· 识别性能分析	第69-72页
· 本章小结	第72-74页
第5章随机反馈深度RBM学习提取病变特征	第74-106页
· 受限玻尔兹曼机	第74-78页
· 麦克斯韦-玻尔兹曼分布	第74-75页
· 玻尔兹曼机机器学习模型	第75-76页
· 玻尔兹曼机模型的能量函数	第76-78页
· 理想玻尔兹曼机学习和自动编码	第78-89页
· 模型节点激活的条件概率	第78-81页
· 样本的概率分布	第81-82页
· 理想梯度上升的玻尔兹曼机学习	第82-87页
· RBM自动编码网络	第87-89页
· 随机反馈的玻尔兹曼机学习方法	第89-94页
· 朴素对比发散方法学习方法	第89-91页
· 基于反馈的随机对比散度方法	第91-94页
· 模型评价和实验分析	第94-104页
· 基于分批的学习和机器模型评价	第94-96页
· 深度玻尔兹曼机的病变图像降维实验及分析	第96-101页
· 基于识别性能分析	第101-104页
· 本章小结	第104-106页
第6章基于弹性动量深度卷积学习的特征提取及识别	第106-126页
· 卷积运算和LENET卷积网络	第106-111页
· 图像卷积运算	第107-108页
· 卷积的局部、全局连接	第108-109页
· LeNet卷积神经网络及其特征图多对多组合	第109-111页
· 病变识别卷积网络	第111-115页
· 网络结构和参数	第111-113页
· 网络功能流程	第113-114页
· 网络BP梯度偏差传递算法	第114-115页
· 弹性动量学习	第115-117页
· 算子学习和参数学习	第115页
· 弹性动量的权值更新方法	第115-117页
· 基准数据上的实验分析及讨论	第117-120页
· 病害图像识别实验	第120-125页
· 混淆矩阵和召回率	第120-122页
· 识别性能对比	第122页
· 不同网络的性能收敛	第122-123页
· 不同数据集合的识别精度收敛	第123-124页
· 不同动量方法的误差函数收敛性	第124-125页
· 本章小结	第125-126页
结论	第126-128页
论文的创新研究和总结	第126-127页
研究工作展望	第127-128页
参考文献	第128-136页
攻读博士学位期间取得的研究成果	第136-138页
发表的学术论文	第136-137页
主持及参与的科研项目	第137-138页
致谢	第138页

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