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基于迁移学习的磨削表面粗糙度测量方法研究

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基于迁移学习的磨削表面粗糙度测量方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-22页
  1.1 研究背景与意义第14-15页
  1.2 表面粗糙度测量方法概述(国内外研究现状)第15-19页
    1.2.1 表面粗糙度第15-16页
    1.2.2 触针仪器测量第16-17页
    1.2.3 机器视觉粗糙度测量方法介绍第17-19页
  1.3 论文主要研究内容第19-22页
    1.3.1 问题的提出第19-20页
    1.3.2 本文的研究思路第20页
    1.3.3 本文的主要内容及章节安排第20-22页
第2章 迁移学习方法研究第22-29页
  2.1 引言第22页
  2.2 迁移学习问题定义第22-26页
    2.2.1 迁移学习的定义第23-25页
    2.2.2 分布差异性度量函数第25-26页
  2.3 迁移学习方法介绍第26-28页
    2.3.1 直推式迁移学习第26-27页
    2.3.2 归纳式迁移学习第27页
    2.3.3 无监督迁移学习第27-28页
  2.4 本章小结第28-29页
第3章 磨削表面粗糙度机器视觉测量方法研究第29-45页
  3.1 引言第29页
  3.2 磨削样块虚拟实体生成第29-34页
    3.2.1 基于快速傅里叶变换的高斯随机粗糙表面数字化点云生成第30-32页
    3.2.2 基于Johnson转换系统的磨削表面数字化点云生成第32-33页
    3.2.3 磨削表面三维实体建模第33-34页
  3.3 基于彩色信息的磨削表面视觉测量指标设计第34-36页
    3.3.1 混叠区域面积指标第34-35页
    3.3.2 相对混叠度指标第35-36页
  3.4 粗糙度视觉测量实验第36-38页
    3.4.1 实际实验第36-37页
    3.4.2 仿真实验第37-38页
  3.5 数据分析与讨论第38-44页
    3.5.1 改进指标性能分析第40-43页
    3.5.2 迁移学习可行性分析第43-44页
  3.6 本章小结第44-45页
第4章 基于直推式迁移学习的磨削表面粗糙度测量第45-60页
  4.1 引言第45-46页
    4.1.1 问题描述第45-46页
  4.2 基于迁移核学习的磨削表面粗糙度测量第46-53页
    4.2.1 预备知识第47-49页
    4.2.2 迁移核学习第49-51页
    4.2.3 实验验证第51-53页
  4.3 基于迁移成分分析的磨削表面粗糙度测量第53-58页
    4.3.1 预备知识第53-54页
    4.3.2 迁移成分分析第54-57页
    4.3.3 实验验证第57-58页
  4.4 本章小结第58-60页
第5章 基于归纳式迁移学习的磨削表面粗糙度测量第60-70页
  5.1 引言第60-61页
    5.1.1 问题描述第60-61页
  5.2 预备知识第61-63页
    5.2.1 岭回归第61页
    5.2.2 核岭回归第61-63页
  5.3 基于迁移核岭回归的磨削表面粗糙度测量第63-66页
    5.3.1 基于知识杠杆的迁移学习第63-66页
  5.4 实验验证第66-69页
    5.4.1 合成数据集回归预测第66-68页
    5.4.2 磨削表面粗糙度测量第68-69页
  5.5 本章小结第69-70页
结论与展望第70-72页
参考文献第72-79页
致谢第79-80页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第80页

本篇论文共80页,点击这进入下载页面
 
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