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基于密度的聚类算法并行化研究及在视网膜血管提取中的应用

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基于密度的聚类算法并行化研究及在视网膜血管提取中的应用
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-17页
  1.1 聚类算法及应用概述第11-13页
  1.2 并行技术及发展现状第13-14页
  1.3 论文主要研究内容第14-15页
  1.4 论文组织结构第15-17页
2 论文相关理论与技术第17-32页
  2.1 聚类算法第17-22页
    2.1.1 基于划分的方法第17页
    2.1.2 基于层次的方法第17-19页
    2.1.3 基于密度的方法第19-21页
    2.1.4 基于网格的方法第21-22页
    2.1.5 基于模型的方法第22页
  2.2 图形处理器GPU第22-32页
    2.2.1 GPU介绍第22-24页
    2.2.2 CUDA架构第24-32页
3 基于密度的DENSITY PEAKS聚类算法并行化研究第32-53页
  3.1 DENSITY PEAKS聚类算法第32-38页
    3.1.1 Density Peaks聚类算法思想第32-36页
    3.1.2 Density Peaks聚类算法存在问题第36-38页
  3.2 DENSITY PEAKS聚类算法的改进第38-42页
    3.2.1 密度计算方法改进第38-39页
    3.2.2 距离定义调整第39-40页
    3.2.3 聚类中心决策第40页
    3.2.4 改进算法描述第40-42页
  3.3 改进的DENSITY PEAKS聚类算法的并行化设计第42-47页
    3.3.1 基于GPU的任务划分第42-44页
    3.3.2 CUDA并行线程模块第44-46页
    3.3.3 距离矩阵存储优化第46-47页
  3.4 实验结果与分析第47-52页
    3.4.1 评价指标第47-48页
    3.4.2 实验环境第48-49页
    3.4.3 实验结果第49-52页
  3.5 小结第52-53页
4 DENSITY PEAKS聚类并行算法在视网膜血管提取中的应用第53-65页
  4.1 视网膜血管分割研究现状简述第53页
  4.2 视网膜结构第53-54页
  4.3 视网膜像素特征提取第54-58页
    4.3.1 SWT特征第54-56页
    4.3.2 WLD特征第56-57页
    4.3.3 Gabor响应特征第57-58页
  4.4 针对视网膜血管提取应用的算法设计第58-60页
  4.5 实验结果与分析第60-63页
    4.5.1 实验环境第60-61页
    4.5.2 实验结果第61-63页
  4.6 小结第63-65页
5 总结与展望第65-66页
参考文献第66-69页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第69-71页
学位论文数据集第71页

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