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基于深层信念网络的太赫兹光谱识别研究

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基于深层信念网络的太赫兹光谱识别研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-18页
  · 研究背景及意义第12-13页
  · 国内外研究现状第13-15页
  · 本论文的主要研究内容及结构第15-18页
    · 论文的主要研究内容第15页
    · 论文结构第15-18页
第二章 太赫兹光谱数据的采集与处理第18-26页
  · 太赫兹光谱数据的采集第18-20页
    · 光电导天线技术第18-19页
    · 光整流技术第19-20页
    · 空气等离子技术第20页
    · 太赫兹时域光谱系统第20页
  · 太赫兹光谱数据处理第20-24页
    · Savitzky-Golay滤波器第21-23页
    · 插值与插值函数第23-24页
  · 本章小结第24-26页
第三章 基于深层信念网络的太赫兹光谱识别第26-40页
  · 深层神经网络概述第26-27页
  · 常用的深层神经网络模型第27-31页
    · 受限波尔兹曼机第27-29页
    · 自动编码器第29-30页
    · 卷积神经网络第30-31页
  · KNN分类器第31-32页
  · 分类模型的构建第32-35页
    · 特征提取第32-34页
    · 分类第34-35页
  · 实验及结果分析第35-39页
    · 实验数据第35-36页
    · 实验设置第36-37页
    · 结果及分析第37-39页
  · 本章小结第39-40页
第四章 基于数据库检索技术的太赫兹光谱识别第40-54页
  · 太赫兹光谱数据库第40-41页
  · LSH的理论基础第41-45页
    · LSH算法第41-43页
    · LSH函数族第43-44页
    · LSH主要应用领域第44-45页
  · 距离度量方式第45-46页
  · 基于LSH的太赫兹光谱搜索方法第46-47页
  · 实验及结果分析第47-53页
    · 实验原型系统的构建流程第47-48页
    · 实验环境简介第48页
    · 系统核心部分设计及实现第48-50页
    · 实验数据第50页
    · 参数设置第50页
    · 结果及分析第50-53页
  · 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
致谢第56-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间取得研究成果第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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