半监督聚类算法研究及植物叶片识别应用

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半监督聚类算法研究及植物叶片识别应用

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半监督聚类算法研究及植物叶片识别应用

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-14页
第1章绪论	第14-26页
1.1 研究背景与意义	第14-16页
1.1.1 植物鉴别的重要性	第14-15页
1.1.2 叶片分类的可行性	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-19页
1.2.1 计算机视觉研究	第16-17页
1.2.2 特征获取与图像分类器	第17-18页
1.2.3 模糊聚类分类器在图像识别中的应用	第18页
1.2.4 机器视觉下的植物叶片图像识别	第18-19页
1.3 存在问题	第19-21页
1.4 研究目标与研究内容	第21-22页
1.4.1 研究目标	第21页
1.4.2 研究内容	第21-22页
1.5 研究方法与技术路线	第22-25页
1.5.1 研究方法	第22-23页
1.5.2 技术路线	第23-25页
1.5.2.1 核心算法设计	第23-24页
1.5.2.2 性能评估	第24页
1.5.2.3 分类识别研究	第24-25页
1.6 论文的组织结构	第25-26页
第2章 L-PCA算法下的高维图像降维处理	第26-47页
2.1 引言	第26-27页
2.2 降维算法分析	第27-37页
2.2.1 凸降维技术	第27-33页
2.2.1.1 全谱降维算法	第28-31页
2.2.1.2 稀疏谱降维算法	第31-33页
2.2.2 非凸降维算法	第33-35页
2.2.2.1 Sammon mapping	第33-34页
2.2.2.2 LLC（Locally Linear Coordination）	第34-35页
2.2.3 常见算法的对比分析	第35-36页
2.2.3.1 相互关系	第35页
2.2.3.2 性能比较	第35-36页
2.2.4 PCA与LDA	第36-37页
2.3	第37-39页
2.3.1 算法思想	第37-38页
2.3.2 L-PCA算法步骤	第38-39页
2.4 实验与分析	第39-46页
2.4.1 供试数据集	第39-40页
2.4.2 实验方法	第40-41页
2.4.3 实验结果	第41-46页
2.4.3.1 人工数据集下的实验结果	第41-44页
2.4.3.2 实测数据集下的实验结果	第44-46页
2.5 本章小结	第46-47页
第3章基于模糊分离度的FCM算法加权指数优化研究	第47-56页
3.1 FCM算法研究及问题分析	第47-48页
3.2 基于模糊分离度的FCM聚类加权指数优选算法	第48-51页
3.2.1 FCM聚类算法	第48-49页
3.2.2 基于模糊分离度的FCM聚类算法	第49-51页
3.2.2.1 算法思想	第49页
3.2.2.2 密度函数定义	第49页
3.2.2.3 判别准则	第49-50页
3.2.2.4 算法步骤	第50-51页
3.2.3 基于模糊分离度的FCM聚类模糊加权指数优选算法EOSD	第51页
3.3 实验结果与分析	第51-55页
3.3.1 供试数据集	第51-52页
3.3.2 试验方案	第52页
3.3.3 实验结果及分析	第52-55页
3.4 本章小结	第55-56页
第4章特征加权的模糊半监督聚类算法研究	第56-70页
4.1 半监督聚类算法研究进展与问题分析	第56-58页
4.2 半监督模糊加权聚类算法	第58-63页
4.2.1 SFFD算法模型	第58-62页
4.2.1.1 自适应距离范式下的FCM聚类算法	第58-59页
4.2.1.2 特征加权的模糊聚类算法	第59-61页
4.2.1.3 引入成对约束	第61-62页
4.2.2 算法描述	第62-63页
4.3 评价实验	第63-69页
4.3.1 实验数据集及实验方法	第63-64页
4.3.2 实验结果及分析	第64-69页
4.4 本章小结	第69-70页
第5章聚类有效性评价研究	第70-80页
5.1 聚类评价方法及问题分析	第70-71页
5.2 SFFD算法及权值的定义	第71-72页
5.3 性能评价算法	第72-73页
5.4 实验结果与分析	第73-78页
5.4.1 供试数据集及实验方案	第73-74页
5.4.2 实验结果	第74-78页
5.4.2.1 最佳聚类数的确定	第74-77页
5.4.2.2 UCI下权值v的变化情况	第77页
5.4.2.3 自测数据集下权值v的变化情况	第77-78页
5.5 本章小结	第78-80页
第6章 SFFD算法在植物叶片图像识别中的应用	第80-100页
6.1 植物叶片识别研究及问题分析	第80-83页
6.1.1 叶片识别特征的研究及问题分析	第80-81页
6.1.2 分类算法研究及问题分析	第81-83页
6.2 叶片识别框架	第83-89页
6.2.1 构建多种特征向量矩阵	第84-86页
6.2.1.1 叶缘特征提取方法	第84页
6.2.1.2 形状特征提取方法	第84-86页
6.2.1.3 纹理特征提取方法	第86页
6.2.1.4 复合特征的构建方法	第86页
6.2.2 植物叶片分类器算法设计	第86-89页
6.3 实验方法	第89-91页
6.4 算法性能分析	第91-98页
6.5 讨论	第98-99页
6.6 本章小结	第99-100页
第7章结论和展望	第100-104页
7.1 结论	第100-101页
7.2 本文的创新点	第101-102页
7.3 展望	第102-104页
参考文献	第104-114页
致谢	第114-115页
攻读博士学位期间发表的论文、参加科研项目情况	第115页

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