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支持向量机的模型及其在图像分割中的应用

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支持向量机的模型及其在图像分割中的应用
论文目录
 
中文摘要第1-7 页
英文摘要第7-10 页
目 录第10-12 页
引 言第12-14 页
1 支持向量机概论第14-38 页
  · 简介第14 页
  · 支持向量机的历史渊源第14-15 页
  · 支持向量机的理论体系和模型的建立第15-34 页
  · 支持向量机的发展现状简述第34-36 页
  · 小 结第36-38 页
2 基于支持向量机的分段线性学习方法第38-48 页
  · 简 介第38 页
  · 引 言第38 页
  · 现有的基于支持向量机的学习方法及其局限性第38-42 页
  · 基于支持向量机的分段线性学习方法第42-44 页
  · 实验与分析第44-46 页
  · 小 结第46-48 页
3 基于正反馈的支持向量机第48-60 页
  · 简 介第48 页
  · 引 言第48-50 页
  · 基于高斯核的支持向量机学习原理第50-51 页
  · 基于正反馈的支持向量机与学习过程第51-55 页
  · 实验与分析第55-57 页
  · 小 结第57-60 页
4 基于边界调节的支持向量机第60-68 页
  · 简 介第60 页
  · 引 言第60-61 页
  · 支持向量机的一般性原理第61-62 页
  · 基于边界调节的支持向量机第62-63 页
  · 实验与分析第63-66 页
  · 小 结第66-68 页
5 数字图像分割概论第68-80 页
  · 本论文在应用部分研究工作的意义第68-71 页
  · 图像分割的定义第71 页
  · 与图像分割相关的概念第71-75 页
  · 图像分割的主要方法第75-78 页
  · 小 结第78-80 页
6 基于区域生长的土石混合料图像分割系统第80-88 页
  · 简 介第80 页
  · 引 言第80-81 页
  · 基于相对统计特征的种子对象提取方法第81-82 页
  · 基于模糊隶属度的一般生长理论第82-84 页
  · 生长算法第84-86 页
  · 实验结果第86-87 页
  · 小 结第87-88 页
7 基于支持向量机的图像分割系统第88-106 页
  ·简介第88 页
  · 图像分割中引入统计学习的必要性第88-89 页
  · 在图像分割中引入支持向量机的可能性第89-90 页
  · 在图像分割中引入支持向量机的关键问题第90-91 页
  · 系统结构第91-94 页
  · 实验与分析第94-105 页
  · 小 结第105-106 页
8 总 结 语第106-109 页
  · 本论文的总结第106-107 页
  · 进一步的工作第107-109 页
致 谢第109-110 页
参 考 文 献第110-114 页
主 要 成 果第114-115 页
  论文:第114 页
  参与项目:第114 页
  软件系统:第114-115页

本篇论文共115页,点击这进入下载页面
 
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