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基于图像特征迁移学习的PM2.5估算系统设计与实现

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基于图像特征迁移学习的PM2.5估算系统设计与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 引言第10-14页
 1.1 课题背景第10-11页
 1.2 课题主要研究内容第11-12页
  1.2.1 课题内容第11页
  1.2.2 论文工作第11-12页
 1.3 论文结构第12-14页
第二章 相关技术介绍第14-20页
 2.1 服务器开发技术第14-17页
  2.1.1 HTTP网络传输协议第14-15页
  2.1.2 JSON数据通信格式第15页
  2.1.3 Spring框架与MVC开发模式第15-16页
  2.1.4 HBase数据库第16-17页
 2.2 机器学习的相关技术第17-19页
  2.2.1 线性回归第17页
  2.2.2 核函数第17-18页
  2.2.3 卷积神经网络第18页
  2.2.4 图像深度估计第18-19页
 2.3 图像处理技术第19页
  2.3.1 图像特征提取第19页
  2.3.2 相机逆响应变换第19页
 2.4 本章小结第19-20页
第三章 PM2.5浓度估算算法分析与设计第20-34页
 3.1 图像数据预处理第20-22页
 3.2 图像特征提取第22-25页
  3.2.1 亮度方差第22页
  3.2.2 饱和度梯度第22页
  3.2.3 传输系数第22-23页
  3.2.4 滑动窗口第23-25页
 3.3 图像深度估计第25-27页
 3.4 模型建立第27-31页
  3.4.1 知识库模型训练第27-29页
  3.4.2 模型估算第29-31页
 3.5 实验结果分析第31-33页
  3.5.1 实验数据第31页
  3.5.2 实验评估标准第31-32页
  3.5.3 实验结果分析第32-33页
 3.6 总结第33-34页
第四章 系统需求分析与概要设计第34-48页
 4.1 系统需求分析第34-38页
  4.1.1 总体需求描述第34-35页
  4.1.2 系统用户角色分析第35页
  4.1.3 系统功能性需求分析第35-37页
  4.1.4 系统非功能性需求分析第37-38页
 4.2 系统概要设计第38-46页
  4.2.1 系统软件层次架构设计第38-39页
  4.2.2 系统界面设计第39-40页
  4.2.3 系统功能模块设计第40-42页
  4.2.4 数据库设计第42-46页
 4.3 本章总结第46-48页
第五章 系统功能模块详细设计与实现第48-64页
 5.1 PM2.5浓度估算功能模块详细设计与实现第48-51页
  5.1.1 PM2.5浓度模型训练更新功能详细设计与实现第48-50页
  5.1.2 PM2.5浓度模型数值估算功能详细设计与实现第50-51页
 5.2 官方数据采集功能模块详细设计与实现第51-53页
 5.3 站点管理功能模块详细设计与实现第53-56页
  5.3.1 站点信息展示功能详细设计与实现第53-55页
  5.3.2 站点删除功能详细设计与实现第55-56页
 5.4 图像管理功能模块详细设计与实现第56-58页
  5.4.1 图像信息展示功能详细设计与实现第56-58页
  5.4.2 图像删除功能详细设计与实现第58页
 5.5 采集统计功能模块详细设计与实现第58-60页
 5.6 管理员登录功能模块详细设计与实现第60-63页
 5.7 本章总结第63-64页
第六章 系统测试第64-76页
 6.1 系统测试环境第64页
 6.2 白盒测试第64-69页
  6.2.1 PM2.5浓度模型训练更新功能路径测试第65-67页
  6.2.2 PM2.5浓度模型数值估算功能路径测试第67页
  6.2.3 官方数据采集功能路径测试第67-68页
  6.2.4 采集统计功能路径测试第68-69页
  6.2.5 管理员登录功能路径测试第69页
 6.3 黑盒测试第69-73页
  6.3.1 站点信息展示功能黑盒测试第70-72页
  6.3.2 站点删除功能黑盒测试第72-73页
 6.4 系统性能测试第73-74页
 6.5 本章总结第74-76页
第七章 总结与展望第76-78页
 7.1 论文总结第76页
 7.2 工作展望第76-78页
参考文献第78-80页
致谢第80页

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