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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
本篇论文共
71
页,
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。
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