基于实例学习的套损情况智能识别

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基于实例学习的套损情况智能识别

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基于实例学习的套损情况智能识别

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
创新点摘要	第6-9页
第一章绪论	第9-14页
· 研究背景及意义	第9页
· 国内外研究现状	第9-12页
· 成像测井图像噪声处理研究现状	第9-10页
· 活动轮廓模型分割方法研究现状	第10-11页
· 实例学习研究现状	第11-12页
· 本文主要研究内容	第12-13页
· 本文组织结构	第13-14页
第二章相关理论	第14-19页
· 套管检测技术	第14-16页
· 套管损坏原因	第14页
· 套管损坏类型	第14-15页
· 套管检测方法	第15页
· 超声成像测井原理	第15-16页
· 图像去噪与图像分割	第16-17页
· 图像去噪简介	第16-17页
· 图像分割原理	第17页
· 实例学习的相关理论	第17-18页
· 实例学习简介	第17-18页
· 决策树简介	第18页
· 本章小结	第18-19页
第三章双正交小波变换的多层改进阈值去噪方法	第19-27页
· 基于小波变换的阈值去噪方法	第19-20页
· 小波阈值去噪原理	第19-20页
· 小波变换特点	第20页
· 双正交小波变换阈值去噪	第20-21页
· 双正交小波变换基本原理	第20-21页
· 双正交小波的分解与重构	第21页
· 多层改进阈值计算方法	第21-23页
· 实验及结果分析	第23-26页
· 小结	第26-27页
第四章改进的几何活动轮廓模型的分割算法	第27-43页
· 传统图像分割算法缺陷	第27页
· 活动轮廓模型分割算法相关原理	第27-33页
· 活动轮廓模型原理	第27-28页
· 变分法与梯度下降法原理	第28-30页
· 曲线演化理论	第30-32页
· 水平集理论	第32-33页
· 改进的几何活动轮廓模型分割算法的研究	第33-37页
· 几何活动轮廓模型原理	第33-34页
· 改进的简化的 M-S（C-V）模型	第34-37页
· 相关实验	第37-41页
· 实验评估标准	第37-38页
· C_V 模型与传统边缘算子分割算法比较	第38-39页
· 不同参数的改进的 C_V 模型算法比较	第39-41页
· 本章小结	第41-43页
第五章基于实例学习的套损类型智能识别算法	第43-50页
· 不同套管损坏类型的特征	第43-44页
· 不同套损类型在图像上显示的特征	第43页
· 不同套损类型特征提取	第43-44页
· 决策树生成	第44-46页
· ID3 算法	第44-45页
· 决策树构造算法	第45-46页
· ID3 算法生成实例	第46-48页
· 决策树分类精度分析	第48-49页
· 小结	第49-50页
第六章套损情况智能识别系统	第50-57页
· 系统设计	第50-51页
· 系统流程	第50页
· 系统功能设计	第50-51页
· 数据预处理	第51-53页
· 数据解编	第51页
· 图像预处理	第51-53页
· 套管损坏类型识别	第53-55页
· 图像分割	第53-54页
· 智能识别套损类型	第54-55页
· 成果图输出	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
结论	第57-58页
参考文献	第58-61页
发表文章目录	第61-62页
致谢	第62-63页
详细摘要	第63-70 页

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