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基于光电传感和神经网络的RFID多标签最优分布方法研究

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基于光电传感和神经网络的RFID多标签最优分布方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-11页
缩略词第11-12页
注释表第12-13页
第一章 绪论第13-21页
  1.1 研究背景及意义第13-14页
  1.2 光电传感在物联网动态检测中的研究现状第14-18页
    1.2.1 图像检测第14-15页
    1.2.2 激光测距第15-16页
    1.2.3 精确制导第16-17页
    1.2.4 射频识别第17-18页
  1.3 神经网络在多目标优化方面的研究现状第18-20页
  1.4 本文主要研究内容第20-21页
第二章 基于光电传感器的RFID多标签分布检测与验证系统设计与实现第21-35页
  2.1 托盘级RFID应用检测系统设计第21-26页
    2.1.1 系统硬件结构设计第21-24页
    2.1.2 系统软件系统设计第24-26页
  2.2 二维平面分布的多标签检测系统设计第26-28页
  2.3 三维空间分布的多标签检测系统第28-34页
    2.3.1 硬件结构第29-31页
    2.3.2 系统测试流程设计第31-34页
  2.4 本章小结第34-35页
第三章 应用于多标签定位的图像处理算法研究第35-48页
  3.1 图像处理算法概述第35-37页
  3.2 二维平面分布的标签定位第37-40页
    3.2.1 基于阈值的图像分割第37-38页
    3.2.2 二维平面RFID标签定位研究第38-40页
  3.3 三维空间分布的标签定位第40-46页
    3.3.1 模板匹配第40-41页
    3.3.2 基于LOG算法的边缘检测第41-42页
    3.3.3 三维空间RFID标签定位研究第42-46页
  3.4 本章小结第46-48页
第四章 基于神经网络的RFID多标签优化分布方法研究第48-70页
  4.1 基于BP神经网络的RFID多标签分布寻优第48-54页
    4.1.1 BP神经网络基本概念第48-50页
    4.1.2 BP网络的学习算法第50-52页
    4.1.3 BP神经网络训练及结果分析第52-54页
  4.2 基于GA-BP神经网络的RFID多标签分布优化第54-62页
    4.2.1 GA-BP神经网络的基本概念第54-57页
    4.2.2 GA-BP算法第57-60页
    4.2.3 GA-BP神经网络训练及结果分析第60-62页
  4.3 基于PSO神经网络的RFID多标签分布寻优第62-66页
    4.3.1 PSO神经网络的基本概念第62-63页
    4.3.2 PSO算法第63-65页
    4.3.3 PSO神经网络训练及结果分析第65-66页
  4.4 三种神经网络优化方法的比较分析第66-68页
  4.5 本章小结第68-70页
第五章 总结与展望第70-72页
  5.1 总结第70-71页
  5.2 研究展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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