基于神经网络模型融合的图像识别研究

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基于神经网络模型融合的图像识别研究

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基于神经网络模型融合的图像识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第一章绪论	第12-16页
1.1 引言	第12页
1.2 国内外研究现状	第12-13页
1.3 主要工作和研究内容	第13-14页
1.4 论文组织结构	第14-16页
第二章传统神经网络	第16-26页
2.1 神经元模型介绍	第16-17页
2.2 多层前馈神经网络	第17-19页
2.3 反向传播算法	第19-22页
2.3.1 反向传播算法介绍	第19-20页
2.3.2 反向传播算法推导	第20-22页
2.4 深度学习思想及训练方式	第22-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章模型融合中使用的分类模型	第26-33页
3.1 自动编码器	第26-28页
3.1.1 自动编码器简介	第26-27页
3.1.2 自动编码器训练过程	第27-28页
3.2 卷积神经网络	第28-32页
3.2.1 卷积神经网络简介	第28-29页
3.2.2 卷积神经网络结构	第29-32页
3.3 本章小结	第32-33页
第四章基于改进的Adaboost算法的模型融合	第33-47页
4.1 模型融合的必要性	第33-36页
4.1.1 单一神经网络模型的不足	第33-34页
4.1.2 神经网络准确率的提升	第34-36页
4.2 模型融合方法	第36-39页
4.2.1 模型融合的概念	第36-37页
4.2.2 模型融合的方式	第37-38页
4.2.3 模型融合的优势	第38-39页
4.3 基于改进的Adaboost算法的模型融合方法	第39-46页
4.3.1 单个模型的特点	第39-40页
4.3.2 算法流程	第40-45页
4.3.3 融合意义	第45-46页
4.4 本章小结	第46-47页
第五章图像识别实验及结果分析	第47-71页
5.1 实验准备	第47-50页
5.1.1 手写数字数据集Mnist	第47-48页
5.1.2 3D小物体数据集Norb	第48-49页
5.1.3 人脸数据集Olivetti	第49页
5.1.4 实验环境	第49-50页
5.2 卷积神经网络应用于图像识别	第50-58页
5.2.1 实验设计	第50-51页
5.2.2 实验结果及分析	第51-58页
5.3 深度神经网络应用于图像识别	第58-64页
5.3.1 实验设计	第58-59页
5.3.2 实验结果及分析	第59-64页
5.4 模型融合应用于图像识别	第64-69页
5.4.1 实验设计	第64-65页
5.4.2 实验结果及分析	第65-69页
5.5 实验结论	第69-70页
5.6 本章小结	第70-71页
总结与展望	第71-72页
参考文献	第72-75页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第75-76页
致谢	第76-77页
附件	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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