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基于运营商管道大数据的智能电商推荐系统

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基于运营商管道大数据的智能电商推荐系统
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
  1.1 研究背景和意义第15-16页
  1.2 超分辨率的发展进程与研究现状第16-19页
    1.2.1 基于重建的方法第16-18页
    1.2.2 基于插值的方法第18页
    1.2.3 基于学习的方法第18-19页
  1.3 主要研究内容和章节安排第19-21页
第二章 图像超分辨率的相关理论第21-31页
  2.1 降质模型第21-22页
  2.2 深度学习第22-28页
    2.2.1 卷积神经网络第24-26页
    2.2.2 生成式对抗网络第26-27页
    2.2.3 深度学习与超分辨率的内在联系第27-28页
  2.3 评价SR算法的测试集第28页
  2.4 SR算法重构图像质量的评价方法第28-30页
  2.5 小结第30-31页
第三章 基于PCANet和核方法的图像超分辨率算法第31-61页
  3.1 传统字典训练方法的局限第31-32页
  3.2 基于PCANet和核方法的字典训练模型第32-49页
    3.2.1 基于核的PCA原理第35-40页
    3.2.2 字典训练模型的网络结构第40-41页
    3.2.3 字典训练第41-49页
  3.3 基于字典的SR重构第49-50页
  3.4 实验结果与分析第50-59页
    3.4.1 实验设置第51-52页
    3.4.2 网络参数设置第52-53页
    3.4.3 放大2倍实验结果及性能分析第53-56页
    3.4.4 放大4倍的实验结果与分析第56-58页
    3.4.5 算法耗时分析第58-59页
  3.5 小结第59-61页
第四章 基于GAN和ResNet的图像超分辨率算法第61-83页
  4.1 基于CNN的单幅图像超分辨率第61-63页
    4.1.1 网络框架第61-63页
    4.1.2 SRCNN局限性第63页
  4.2 基于GAN和ResNet的图像SR重构算法第63-76页
    4.2.1 网络结构第65-68页
    4.2.2 训练阶段第68-69页
    4.2.3 测试阶段第69-70页
    4.2.4 实验相关设置第70页
    4.2.5 放大2倍的实验结果以及性能分析第70-73页
    4.2.6 放大4倍的实验结果与分析第73-76页
    4.2.7 算法耗时分析第76页
  4.3 结合SRGR和IBP应用于车牌图像SR重构第76-81页
    4.3.1 网络结构第77页
    4.3.2 实验结果与分析第77-81页
  4.4 小结第81-83页
第五章 总结和展望第83-85页
  5.1 总结第83页
  5.2 展望第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
作者简介第91-92页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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