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头脑风暴优化算法与基于视频的非接触式运动定量分析方法研究

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头脑风暴优化算法与基于视频的非接触式运动定量分析方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-16页
第1章 绪论第16-24页
  1.1 研究背景和意义第16-18页
  1.2 研究内容第18-20页
  1.3 主要贡献第20-21页
  1.4 论文结构第21-24页
第2章 研究综述第24-38页
  2.1 群体智能算法第24-33页
    2.1.1 优化问题第24-25页
    2.1.2 群体智能优化算法第25-29页
    2.1.3 函数测试集第29-33页
  2.2 运动监测方法第33-37页
    2.2.1 自我评价第34页
    2.2.2 佩戴式监测设备第34-36页
    2.2.3 基于视频的方法研究第36-37页
  2.3 本章小结第37-38页
第3章 基于讨论机制的头脑风暴优化算法第38-52页
  3.1 头脑风暴过程第38-39页
  3.2 原始头脑风暴优化算法第39-41页
  3.3 基于讨论机制的头脑风暴优化算法第41-46页
    3.3.1 算法设计第41-42页
    3.3.2 算法实现第42-46页
  3.4 算法评估第46-51页
    3.4.1 实验设定第46页
    3.4.2 实验结果及分析第46-51页
  3.5 本章小结第51-52页
第4章 DMBSO算法的改进方案第52-74页
  4.1 基于改进的讨论机制的头脑风暴优化算法第52-56页
    4.1.1 讨论机制的改进研究第52-53页
    4.1.2 差分步长策略第53页
    4.1.3 算法实现第53-56页
  4.2 算法评估第56-73页
    4.2.1 实验设定第56-57页
    4.2.2 实验结果及分析第57-70页
    4.2.3 讨论第70-73页
  4.3 本章小结第73-74页
第5章 基于视频的非接触式运动定量分析方法第74-108页
  5.1 基于隐马尔可夫模型(HMM)的运动识别第74-86页
    5.1.1 隐马尔可夫模型第74-79页
    5.1.2 光流计算与特征提取第79-83页
    5.1.3 算法评估第83-86页
  5.2 运动周期计数第86-89页
    5.2.1 主光流计算第86-87页
    5.2.2 实验结果与讨论第87-89页
  5.3 运动强度的估测第89-105页
    5.3.1 基于机械能的运动强度估计第89-93页
    5.3.2 方法评估第93-105页
  5.4 本章小结第105-108页
第6章 头脑风暴优化算法在运动识别中的应用第108-116页
  6.1 基于头脑风暴优化算法的隐马尔可夫模型训练方法第108-111页
  6.2 方法评估第111-114页
    6.2.1 实验材料第111页
    6.2.2 HMM模型训练评估第111-112页
    6.2.3 运动识别准确率评估第112-114页
  6.3 本章小结第114-116页
第7章 总结与展望第116-120页
  7.1 论文工作总结第116-118页
  7.2 未来工作展望第118-120页
参考文献第120-134页
附录 攻读学位期间的学术成果第134-136页
致谢第136-137页

本篇论文共137页,点击这进入下载页面
 
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