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基于多传感器特征信息融合的目标识别技术研究

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基于多传感器特征信息融合的目标识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第1章 绪论第13-19页
  · 研究的背景和意义第13-15页
  · 研究现状第15-17页
    · 多传感器特征信息融合的研究现状第16-17页
  · 论文主要研究内容及结构安排第17-19页
第2章 多传感器特征信息融合目标识别的基本理论第19-28页
  · 多传感器特征信息融合目标识别结构第19-20页
  · 多传感器特征信息融合目标识别系统主要结构第20-23页
  · 多传感器特征信息融合目标识别的关键模块分析第23-27页
    · 多传感器采集模块第23页
    · 目标特征提取第23-24页
    · 建立目标特征库第24页
    · 特征信息融合第24-25页
    · 目标识别第25-27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 目标特征提取第28-42页
  · HU不变矩特征提取第28-31页
  · 仿射不变矩特征提取第31-34页
  · ZERNIKE矩特征提取第34-38页
  · 小波矩第38-41页
  · 本章小结第41-42页
第4章 基于协方差矩阵多特征信息融合第42-53页
  · 图像特征提取第42-45页
    · 多传感器特征提取第42-43页
    · 灰度特征第43-44页
    · 空间信息特征第44页
    · 梯度信息特征第44-45页
  · 协方差矩阵的构造第45-49页
    · 协方差矩阵与协方差第45-47页
    · 协方差矩阵距离的度量第47-48页
    · 特征协方差第48-49页
  · 多特征信息融合第49页
    · 目标多特征信息融合第49页
  · 融合实验结果与分析第49-52页
  · 本章小结第52-53页
第5章 基于优化改进的BP神经网络目标识别第53-74页
  · BP神经网络第54-61页
    · BP网络模型第54-55页
    · BP神经网络结构第55-57页
    · BP神经网络训练学习第57-59页
    · BP神经网络主要特点第59-61页
  · 改进的BP神经网络第61-62页
  · POS算法的基本原理和理论基础第62-64页
    · POS算法基本原理第62-63页
    · 粒子群算法的基本流程第63-64页
  · PSO优化改进的BP神经网络第64-67页
    · PSO优化问题分析第65-66页
    · PSO优化算法流程第66-67页
  · 仿真结果分析和识别系统实现第67-73页
    · 仿真结果分析第67-70页
    · 识别系统实现第70-73页
  · 本章小节第73-74页
结论第74-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果第80-81页
致谢第81-82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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