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基于卷积神经网络图像分类优化算法的研究与验证

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基于卷积神经网络图像分类优化算法的研究与验证
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
1 引言第12-18页
  1.1 研究的背景及意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-14页
  1.3 卷积神经网络中存在的不足第14-15页
  1.4 本论文的结构安排第15-16页
  1.5 本章小结第16-18页
2 卷积神经网络相关理论及技术第18-30页
  2.1 概述第18-19页
  2.2 卷积神经网络的原理及特点第19-21页
    2.2.1 局部连接第19-20页
    2.2.2 权值共享第20页
    2.2.3 子采样操作第20-21页
    2.2.4 多卷积核第21页
  2.3 卷积神经网络的结构第21-25页
    2.3.1 卷积第22-23页
    2.3.2 池化第23页
    2.3.3 分类器第23-25页
  2.4 卷积神经网络的训练第25-28页
    2.4.1 向前传播与向后传播第25-26页
    2.4.2 单层神经网络训练第26-27页
    2.4.3 多层神经网络训练第27-28页
  2.5 卷积神经网络的优化第28-29页
    2.5.1 损失函数第28页
    2.5.2 随机梯度下降法第28-29页
    2.5.3 dropout第29页
    2.5.4 dropConnect第29页
  2.6 本章小结第29-30页
3 基于Relu-Softplus激活函数的卷积神经网络第30-42页
  3.1 激活函数的作用第30页
  3.2 常见的激活函数及存在的问题第30-33页
    3.2.1 Sigmoid激活函数第31-32页
    3.2.2 Tanh激活函数第32页
    3.2.3 Relu激活函数第32-33页
  3.3 基于Relu-Softplus激活函数的卷积神经网路第33-35页
  3.4 实验验证第35-40页
    3.4.1 实验环境第35-36页
    3.4.2 验证数据集描述--MNIST手写字体数据集第36-37页
    3.4.3 实验结果及分析第37-40页
  3.5 本章小结第40-42页
4 基于K-means算法的卷积神经网络第42-52页
  4.1 有监督学习与无监督学习第42-44页
    4.1.1 有监督学习第42-43页
    4.1.2 无监督学习第43页
    4.1.3 两种学习方式的优缺点第43-44页
  4.2 基于K-means算法的卷积神经网络第44-48页
  4.3 其他深度学习框架—PCANet第48-49页
  4.4 实验验证第49-51页
    4.4.1 验证数据集描述—Cifar-10数据集第49页
    4.4.2 实验结果及分析第49-51页
  4.5 本章小结第51-52页
5 卷积神经网络在路标识别系统中的应用第52-80页
  5.1 系统概述第52-54页
  5.2 系统需求分析第54-57页
    5.2.1 系统的功能性需求第55-56页
    5.2.2 系统的非功能性需求第56-57页
  5.3 系统概要设计第57-67页
    5.3.1 路标识别系统的功能模型第57-58页
    5.3.2 用户中心模块划分第58页
    5.3.3 路标检测模块划分第58-61页
    5.3.4 图像预处理模块划分第61-65页
    5.3.5 路标识别模块划分第65-67页
  5.4 系统详细设计与实现第67-74页
    5.4.1 系统开发环境第67-69页
    5.4.2 登录界面第69-70页
    5.4.3 系统主界面第70-71页
    5.4.4 路标检测界面第71-72页
    5.4.5 图像预处理界面第72-73页
    5.4.6 图像识别界面第73-74页
  5.5 实验验证第74-78页
    5.5.1 GTSRB数据集第74-75页
    5.5.2 GTSRB数据预处理第75页
    5.5.3 路标识别第75-77页
    5.5.4 实验结果分析第77-78页
  5.6 本章小结第78-80页
6 总结与展望第80-82页
  6.1 总结第80-81页
  6.2 展望第81-82页
参考文献第82-84页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果第84-88页
学位论文数据集第88页

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