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神经模糊分类器和模糊图象处理研究
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神经模糊分类器和模糊图象处理研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-13 页
第一章 绪论第13-28 页
　　· 模糊理论及模糊模式识别概述第13-17 页
　　　　· 事物的模糊性第13-14 页
　　　　· 模糊模式识别的产生与发展第14-15 页
　　　　· 模糊模式识别基本概念第15-16 页
　　　　· 模糊模式分类器第16-17 页
　　· 模糊神经模式识别第17-24 页
　　　　· 模糊神经网络的产生第17-18 页
　　　　· 模糊神经网络的分类第18-19 页
　　　　· 模糊神经网络的关键问题第19-20 页
　　　　· 神经模糊系统第20-22 页
　　　　· 神经模糊系统研究现状第22-24 页
　　· 模糊图象处理第24-26 页
　　· 本文的主要研究内容第26-28 页
第二章 基于模糊感知器的神经模糊分类器第28-47 页
　　· 引言第28-30 页
　　· 模糊感知器第30-33 页
　　　　· 模糊感知器定义第31 页
　　　　· 模糊感知器学习算法第31-32 页
　　　　· 最大-最小模糊感知器第32-33 页
　　· 神经模糊分类器第33-38 页
　　　　· 神经模糊分类器定义第33-35 页
　　　　· 神经模糊分类器学习算法第35-38 页
　　· 隶属函数限制条件对分类结果的影响第38-41 页
　　· 神经模糊分类器中模糊划分的确定第41-46 页
　　　　· 模糊积分的概念第41-42 页
　　　　· 模糊积分在神经模糊模式分类器中的应用第42-43 页
　　　　· 模糊划分选择算法第43-46 页
　　· 本章小节第46-47 页
第三章 基于层次化结构的FIRE滤波器第47-67 页
　　· FIRE图象处理算子第47-51 页
　　　　· FIRE图象处理算子原理第48-49 页
　　　　· 基本图象平滑算子第49-51 页
　　· FIRE图象滤波算子第51-56 页
　　　　· FIRE滤波器原理第52-54 页
　　　　· 级联FIRE滤波器第54-56 页
　　· FIRE滤波器算法分析第56-59 页
　　　　· 识别系统的基本框架第56-57 页
　　　　· 模糊特征抽取和隶属函数的建立第57-59 页
　　　　· 特征选择和匹配分类第59 页
　　· 模糊规则的建立第59-63 页
　　· 实验结果及分析第63-66 页
　　· 本章小节第66-67 页
第四章 适用于纹理图象的FIRE滤波器第67-80 页
　　· 引言第67 页
　　· 象素分布模式的定义第67-74 页
　　· 规则基的创建第74-76 页
　　· 算法分析第76-77 页
　　· 实验结果及分析第77-79 页
　　· 本章小节第79-80 页
第五章 基于检测算法的去加性噪声的方法第80-93 页
　　· 引言第80-81 页
　　· 噪声图象检测算法第81-88 页
　　　　· 多尺度图象分析方法简介第81-82 页
　　　　· 噪声图象检测算法第82-88 页
　　　　· 算法分析第88 页
　　· 基于检测算法的去加性噪声的方法第88-90 页
　　· 实验结果及分析第90-91 页
　　· 本章小结第91-93 页
结论第93-95 页
　　· 本文工作总结第93-94 页
　　· 进一步的研究工作第94-95 页
参考文献第95-102 页
攻读博士学位期间完成的论文第102-103 页
致谢第103页

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