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基于深度卷积神经网络的毫米波图像目标检测方法研究

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基于深度卷积神经网络的毫米波图像目标检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-16页
  · 人工神经网络的发展和现状第8-10页
  · 深度学习技术的发展和其对人工神经网络的影响第10-12页
  · 卷积神经网络的发展第12-13页
  · 分层无监督学习算法与卷积神经网络的结合第13页
  · 图像识别技术的研究现状第13-14页
  · 本文的主要工作和内容安排第14-15页
  · 本章小结第15-16页
第2章 卷积神经网络原理及结构第16-29页
  · 多层前馈网络第16-21页
    · 感知器单元第17-19页
    · 多层前馈网络和BP算法第19-21页
  · 卷积神经网络第21-26页
    · 卷积神经网络结构第21-26页
  · 无监督学习层次化的不变特征第26-28页
    · 用于不变特征学习的架构第27页
    · 学习算法第27-28页
    · 稀疏的不变特征第28页
    · 学习特征的层次结构第28页
  · 本章小结第28-29页
第3章 卷积神经网络在手写数字识别上的应用第29-42页
  · MNIST手写数字数据集第29-30页
  · 卷积神经网络模型的工作方式及改进方法第30-32页
  · 本文采用的卷积神经网络模型的结构第32-34页
    · 网络模型一(CNN1-1)第33页
    · 网络模型二(CNN1-2)第33-34页
    · 网络模型三(CNN1-3)第34页
  · 实验结果第34-41页
    · LeNet-5在MNIST数据集上的实验结果第35-36页
    · CNN1-1在MNIST数据集上的实验结果第36-38页
    · CNN1-2在MNIST数据集上的实验结果第38-39页
    · CNN1-3在MNIST数据集上的实验结果第39-40页
    · 实验结果对比第40-41页
  · 本章小结第41-42页
第4章 卷积神经网络在毫米波图像识别上的应用第42-50页
  · 毫米波图像数据集第42-44页
  · 应用于毫米波人体图像的卷积神经网络的结第44页
  · 实验结果第44-48页
    · CNN2-1在毫米波人体图像数据集上的实验结果第44-45页
    · CNN2-2在毫米波人体图像数据集上的实验结果第45-46页
    · CNN2-3在毫米波人体图像数据集上的实验结果第46-47页
    · 实验结果对比第47-48页
  · 目标标记第48-49页
  · 本章小结第49-50页
结论第50-51页
参考文献第51-56页
致谢第56页

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