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基于卷积神经网络的大豆病害识别研究

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基于卷积神经网络的大豆病害识别研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-13页
  1.1 课题研究背景及意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.2.1 传统方法识别病害研究现状第9-10页
    1.2.2 深度学习在农业领域研究现状第10页
  1.3 本文研究工作第10-11页
  1.4 本文结构安排第11-13页
第二章 神经网络第13-26页
  2.1 人工神经网络第13-15页
    2.1.1 网络结构第13-14页
    2.1.2 感知机模型第14-15页
  2.2 BP神经网络第15-17页
    2.2.1 反向传播算法第15-16页
    2.2.2 BP神经网络结构第16-17页
  2.3 卷积神经网络第17-25页
    2.3.1 卷积神经网络思想第17-18页
    2.3.2 卷积神经网络结构第18-23页
    2.3.3 随机梯度下降算法第23-24页
    2.3.4 深度学习的局限性第24-25页
    2.3.5 深度学习模型发展方向第25页
  2.4 本章小结第25-26页
第三章 K-means-CNN的大豆病害识别第26-41页
  3.1 数据处理第26-28页
  3.2 权值初始化方法第28-29页
  3.3 K-means聚类第29-31页
    3.3.1 聚类数目的选取第30页
    3.3.2 聚类中心初始化第30-31页
    3.3.3 特征表达学习第31页
  3.4 K-means-CNN在大豆病害识别上的应用第31-34页
    3.4.1 数据预处理第31-32页
    3.4.2 算法流程第32-33页
    3.4.3 模型架构第33-34页
  3.5 实验结果对比分析第34-40页
    3.5.1 实验模型配置第34-35页
    3.5.2 实验结果分析第35-40页
    3.5.3 方法对比分析第40页
  3.6 本章小结第40-41页
第四章 基于BN的大豆病害识别模型及小型化策略第41-53页
  4.1 批标准化算法第41-43页
  4.2 模型压缩策略第43-45页
    4.2.1 权值裁剪第43-44页
    4.2.2 权值量化第44-45页
  4.3 小型化模型优化策略第45-46页
  4.4 实验结果对比分析第46-52页
    4.4.1 实验模型配置第46-47页
    4.4.2 实验结果分析第47-51页
    4.4.3 方法对比分析第51-52页
  4.5 本章小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-55页
  5.1 总结第53页
  5.2 展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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