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基于卷积神经网络的水稻生长阶段优劣长势判别的研究

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基于卷积神经网络的水稻生长阶段优劣长势判别的研究
论文目录
 
摘要第11-13页
Abstract第13-15页
1 绪论第15-27页
  1.1 研究的目的与意义第16-17页
  1.2 国内外研究动态和趋势第17-23页
    1.2.1 基于水稻长势判别的国内外研究动态第17-20页
    1.2.2 基于卷积神经网络的国内外研究动态第20-23页
  1.3 研究目标、内容和技术路线第23-27页
    1.3.1 研究目标第23页
    1.3.2 研究内容第23-24页
    1.3.3 研究方案和技术路线第24-27页
2 卷积神经网络理论基础第27-35页
  2.1 卷积神经网络第27页
  2.2 网络的求解第27-31页
    2.2.1 前向传播算法第27-30页
    2.2.2 反向传播算法第30-31页
    2.2.3 权值更新第31页
  2.3 网络的特征第31-33页
    2.3.1 稀疏连接第31-32页
    2.3.2 权重共享第32-33页
    2.3.3 最大池采样第33页
  2.4 网络的训练第33-34页
  2.5 本章小结第34-35页
3 水稻长势图像采集与数据集建立第35-41页
  3.1 水稻长势图像采集第35页
  3.2 水稻生长阶段优劣判别依据第35-37页
  3.3 基于K最近邻分类器对水稻图像数据库的建立第37-38页
  3.4 建立水稻长势样本集第38-39页
  3.5 本章小结第39-41页
4 构建水稻长势卷积神经网络模型第41-55页
  4.1 水稻长势卷积神经网络结构的设计第41-45页
    4.1.1 传统卷积神经网络结构设计第41-43页
    4.1.2 水稻长势卷积神经网络结构的设计第43-45页
  4.2 样本图像预处理第45-48页
    4.2.1 图像剪切变换第45-46页
    4.2.2 图像灰度阈值法分割第46-48页
  4.3 试验过程与结果第48-52页
    4.3.1 小批量样本试验第48页
    4.3.2 试验结果第48-49页
    4.3.3 大批量样本试验第49-51页
    4.3.4 试验结果第51-52页
  4.4 对比分析第52-53页
  4.5 本章小结第53-55页
5 基于粒子群算法的水稻长势卷积神经网络模型的优化第55-65页
  5.1 粒子群优化算法第55-56页
  5.2 粒子群优化水稻长势卷积神经网络权值试验第56-62页
    5.2.1 粒子群优化网络权值第56-59页
    5.2.2 小批量优化样本试验第59页
    5.2.3 试验结果与对比分析第59-60页
    5.2.4 大批量优化样本试验第60-61页
    5.2.5 试验结果与对比分析第61-62页
  5.3 对比分析与总结第62页
  5.4 本章小结第62-65页
6 结论与展望第65-67页
  6.1 主要研究结论第65页
  6.2 主要创新点第65-66页
  6.3 进一步研究进展第66-67页
参考文献第67-73页
致谢第73-75页
个人简历第75页

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