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基于卷积神经网络的故障视频图像识别与诊断技术研究与实现

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基于卷积神经网络的故障视频图像识别与诊断技术研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
1 绪论第11-19页
  1.1 论文研究的背景及意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.2.1 视频图像质量评价的研究现状第13-14页
    1.2.2 深度学习的研究现状第14-16页
  1.3 论文的研究内容与组织结构第16-18页
    1.3.1 论文的研究内容第16-17页
    1.3.2 论文的组织结构第17-18页
  1.4 本章小结第18-19页
2 卷积神经网络的相关理论第19-30页
  2.1 卷积神经网络的基本框架及特性第19-22页
    2.1.1 卷积神经网络的基本框架第19-20页
    2.1.2 卷积神经网络的特性[28]第20-22页
  2.2 BP人工神经网络第22-26页
    2.2.1 数据正向传播第24-25页
    2.2.2 误差反向传播(BP算法)第25-26页
  2.3 卷积神经网络的几种应用模型第26-27页
    2.3.1 文字识别系统LeNet-5第26页
    2.3.2 ImageNet的卷积神经网络第26页
    2.3.3 人脸识别的DeepID模型第26-27页
  2.4 卷积神经网络的相关问题分析第27-29页
    2.4.1 BP算法的学习速率第27页
    2.4.2 常用的激活函数第27-29页
    2.4.3 卷积和降采样过程第29页
  2.5 本章小结第29-30页
3 基于卷积神经网络的故障视频图像识别模型的设计第30-46页
  3.1 卷积神经网络模型分析第30-38页
    3.1.1 模型的数据集分析第30-31页
    3.1.2 模型的网络结构分析第31-34页
    3.1.3 模型的参数分析第34-38页
  3.2 故障视频图像识别的卷积神经网络模型的设计第38-42页
    3.2.1 故障视频图像识别的卷积神经网络算法第38-39页
    3.2.2 故障视频图像识别的卷积神经网络模型设计第39-42页
  3.3 模型测试准确率的影响因素分析第42-44页
    3.3.1 迭代次数第42页
    3.3.2 批处理的图片数据量第42-43页
    3.3.3 权重学习率第43页
    3.3.4 图像数据分辨率第43-44页
    3.3.5 网络层数第44页
  3.4 本章小结第44-46页
4 基于卷积神经网络的故障视频图像识别模型的实现第46-53页
  4.1 图像数据集的设计第46-47页
  4.2 基于卷积神经网络的故障视频图像识别模型的实现第47-51页
    4.2.1 故障视频图像识别的卷积神经网络模型第47-49页
    4.2.2 故障视频图像识别的卷积神经网络框架第49-51页
  4.3 实验及结果分析第51-52页
  4.4 本章小结第52-53页
5 基于卷积神经网络的故障视频图像识别模型的优化与实现第53-60页
  5.1 基于卷积神经网络的故障视频图像识别模型的优化第53页
    5.1.1 图像数据集的扩展第53页
    5.1.2 模型网络结构的变动第53页
    5.1.3 模型参数的调整第53页
  5.2 基于卷积神经网络的故障视频图像识别优化模型的实现第53-57页
    5.2.1 故障视频图像识别的卷积神经网络优化模型第54-55页
    5.2.2 故障视频图像识别的卷积神经网络优化框架第55-57页
  5.3 实验及结果分析第57-59页
    5.3.1 优化模型与基础模型实验结果对比第57-58页
    5.3.2 卷积神经网络模型方法与支持向量机方法对比第58-59页
  5.4 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
  6.1 工作总结第60-61页
  6.2 研究展望第61-62页
参考文献第62-66页
在校期间发表的论文、科研成果等第66-67页
致谢第67页

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