机器学习在肉类新鲜度高光谱图像检测中的应用

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机器学习在肉类新鲜度高光谱图像检测中的应用

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机器学习在肉类新鲜度高光谱图像检测中的应用

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-16页
· 研究目的和意义	第8-9页
· 高光谱图像技术与肉类新鲜度检测及机器学习的研究现状	第9-14页
· 当前光谱技术在猪肉新鲜度无损检测中的一些问题	第14-15页
· 本论文的主要研究工作	第15-16页
第二章高光谱图像技术及实验数据采集	第16-26页
· 引言	第16页
· 材料与方法	第16-21页
· 实验材料以及高光谱图像采集	第16-18页
· 猪肉实验样本TVB-N含量值的测量	第18-21页
· 数据预处理与分析	第21-23页
· 高光谱图像预处理	第21页
· 基于自动阈值的图像分割	第21-22页
· 光谱均值特征及图像熵特征的提取	第22-23页
· 最小二乘支持向量机(LSSVM) 模型的建立	第23-25页
· 最小二乘支持向量机的基本原理	第23-24页
· 模型性能的评价	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第三章基于特征融合的猪肉新鲜度高光谱图像检测	第26-34页
· 引言	第26页
· 降维算法基本原理	第26-29页
· 连续投影算法选取波段特征变量	第26-28页
· 特征建模	第28-29页
· 结果的分析与讨论	第29-33页
· TVB-N值随时间的变化	第29-30页
· 特征曲线的比较	第30-31页
· 在全波段条件下，不同特征建模结果比较	第31页
· 不同特征降维方式下建模结果的比较	第31-33页
· 猪肉新鲜度可视化检测	第33页
· 本章小结	第33-34页
第四章基于主动学习采样的猪肉新鲜度高光谱图像检测	第34-44页
· 引言	第34页
· 主动学习采样算法	第34-40页
· 主动学习采样算法介绍	第34-35页
· 基于最小化风险期望误差的主动采样策略	第35-37页
· 最小化风险期望误差主动学习算法步骤	第37-38页
· 基于主动学习采样的肉类新鲜度高光谱图像检测模型的构建	第38-40页
· 基于主动学习采样建模的结果分析	第40-43页
· 本章小结	第43-44页
第五章基于多模型学习的猪肉新鲜度高光谱图像检测	第44-53页
· 引言	第44页
· 多模型协同递归的基本原理介绍	第44-46页
· 结果的分析与讨论	第46-52页
· 特征建模性能分析	第47-49页
· 特征建模结果数据分析	第49-52页
· 本章小结	第52-53页
主要结论与展望	第53-56页
主要结论	第53-54页
展望	第54-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-61页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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