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模糊支持向量机的研究与应用

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模糊支持向量机的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-12页
  · 课题研究目的及意义第8页
  · 羽绒识别现状及存在问题第8-9页
  · 模糊支持向量机研究现状第9页
  · 本文主要结构第9-12页
第二章 羽绒自动识别系统第12-32页
  · 羽绒自动识别系统基本原理第12-13页
  · 羽绒图像采集第13-15页
    · 图像采集所需设备及流程第13页
    · 设备连接与参数调试第13-15页
    · 图像采集第15页
  · 羽绒结构图像特征分析第15-17页
  · 图像预处理——图像增强第17-24页
    · 平滑滤波第18-20页
    · 对比度增强第20-24页
  · 图像分割第24-28页
    · 迭代法第25-26页
    · 大律法(OSTU法)第26-28页
  · 分类器分类——菱节识别第28页
  · 菱节配对及节距计算第28-30页
    · 图像细化第28-30页
    · 菱节配对算法思想第30页
  · 本章小结第30-32页
第三章 模糊支持向量机第32-46页
  · 支持向量机原理第32-39页
    · 最优分类超平面第32-33页
    · 线性可分第33-34页
    · 近似线性可分第34-36页
    · 非线性支持向量机第36-38页
    · 核函数第38-39页
  · 模糊支持向量机第39-43页
    · 模糊集的概念第40页
    · 第一种模糊支持向量机第40-41页
    · 第二种模糊支持向量机第41-43页
  · 模糊隶属度函数第43-44页
    · 基于类中心距离的隶属度函数第43页
    · 基于S 型函数的隶属度函数第43-44页
    · 基于π型函数的隶属度函数第44页
  · 本章小结第44-46页
第四章 半监督PS-FSVM 算法第46-52页
  · 半监督思想第46页
  · PS-FSVM 改进算法第46-50页
    · 部分监督模糊C 聚类算法(PSFCM)第47-48页
    · 改进FSVM 模糊隶属度函数第48页
    · 核函数选取与参数优化第48-49页
    · PS-FSVM 算法过程第49-50页
  · 实验及分析第50-51页
  · 本章小结第51-52页
第五章 基于张量图像样本的FS TM 算法第52-59页
  · 张量理论第52-53页
    · 张量定义第52-53页
    · 张量表示样本第53页
  · 支持张量机第53-54页
  · 模糊支持张量机第54-56页
    · 基于二值图像样本的模糊支持张量机第54-56页
    · 模糊隶属度函数第56页
  · 实验结果分析第56-57页
  · 本章小结第57-59页
第六章 PS-FSVM 及2-FSTM 在羽绒菱节识别中的应用第59-63页
  · 快速菱节识别思想第59-60页
  · 菱节识别算法流程第60-61页
  · 基于PS-FSVM 的羽绒菱节识别分类器第61页
  · 基于2-FSTM 的羽绒菱节识别分类器第61页
  · 实验结果分析第61-62页
  · 本章小结第62-63页
第七章 总结与展望第63-65页
  · 总结第63页
  · 展望第63-65页
致谢第65-67页
参考文献第67-71页
在校期间发表文献第71页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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