基于深度学习的棉花异性纤维分类研究

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基于深度学习的棉花异性纤维分类研究

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基于深度学习的棉花异性纤维分类研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 研究目的及意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 国外研究现状	第11-12页
1.2.2 国内研究现状	第12-14页
1.3 研究内容及结构安排	第14-16页
1.3.1 本文的研究内容	第14-15页
1.3.2 论文的结构安排	第15-16页
第2章深度学习与深度卷积神经网络	第16-33页
2.1 深度学习理论基础	第16-23页
2.1.1 深度学习的背景	第16-17页
2.1.2 深度学习与神经网络	第17-18页
2.1.3 深度学习与训练过程	第18-20页
2.1.4 梯度下降优化算法	第20-23页
2.2 深度卷积神经网络	第23-29页
2.2.1 卷积神经网络的组成	第23-27页
2.2.2 卷积神经网络常用技巧	第27-29页
2.3 数据增强	第29-31页
2.4 数据归一化	第31-32页
2.4.1 特征缩放	第31页
2.4.2 均值归一化	第31-32页
2.5 本章小结	第32-33页
第3章基于深度神经网络的棉花异纤图像分类	第33-44页
3.1 基于AlexNet的网络模型	第33-34页
3.2 基于Vgg16 的网络模型	第34-35页
3.3 基于GoogleNet的网络模型	第35-36页
3.4 实验结果与分析	第36-43页
3.4.1 数据集	第37-38页
3.4.2 实验参数设置	第38-39页
3.4.3 结果与分析	第39-43页
3.5 本章小结	第43-44页
第4章基于丰富特征的深度神经网络图像分类	第44-53页
4.1 基于丰富特征的AlexNet网络模型	第44-45页
4.2 基于丰富特征的Vgg16 网络模型	第45-46页
4.3 基于丰富特征的GoogleNet网络模型	第46-47页
4.4 实验结果与分析	第47-52页
4.4.1 数据集	第47页
4.4.2 实验参数设置	第47-48页
4.4.3 结果与分析	第48-52页
4.5 本章小结	第52-53页
第5章结论与展望	第53-55页
5.1 总结	第53-54页
5.2 展望	第54-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-60页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文	第60-61页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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