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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--应用于除草机器人的PSO-BP杂草图像识别方法研究
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应用于除草机器人的PSO-BP杂草图像识别方法研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 研究现状和发展趋势第10-12页
        1.2.1 除草机器人第10-11页
        1.2.2 机器视觉图像识别第11页
        1.2.3 PSO-BP神经网络第11-12页
    1.3 研究内容及技术路线图第12-13页
    1.4 课题章节安排第13-15页
第二章 实验图像预处理及特征提取第15-25页
    2.1 除草机器人系统结构第15-16页
    2.2 图像预处理第16-19页
        2.2.1 超绿灰度化及均值滤波第16-17页
        2.2.2 Otsu法二值化及开运算第17页
        2.2.3 连接成分标记第17-19页
    2.3 特征提取第19-24页
        2.3.1 颜色特征第19-20页
        2.3.2 形状特征第20-21页
        2.3.3 纹理特征第21-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 贝叶斯杂草分类器建立第25-32页
    3.1 贝叶斯分类器第25-26页
        3.1.1 贝叶斯分类器理论基础第25页
        3.1.2 朴素贝叶斯分类器算法步骤第25-26页
    3.2 基于主成分分析的贝叶斯杂草分类器第26-28页
        3.2.1 主成分分析原理第26-27页
        3.2.2 提取特征主成分第27页
        3.2.3 基于PCA-NBC算法的MATLAB实现第27-28页
    3.3 基于最优特征组合的贝叶斯杂草分类器第28-31页
        3.3.1 构建最优特征组合第28-30页
        3.3.2 基于最优特征组合的贝叶斯分类器MATLAB实现第30-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第四章 BP神经网络杂草分类模型第32-43页
    4.1 BP神经网络理论基础第32-35页
        4.1.1 BP神经网络结构第32-33页
        4.1.2 BP神经网络模块构成第33-35页
    4.2 BP神经网络模型设计第35-38页
        4.2.1 网络层数及训练函数第35-36页
        4.2.2 节点数及可调参数第36-38页
    4.3 BP神经网络模型MATLAB实现第38-42页
        4.3.1 BP神经网络模型第38-39页
        4.3.2 具体算法流程第39-40页
        4.3.3 模型分类结果与分析第40-42页
    4.4 本章小结第42-43页
第五章 PSO-BP神经网络杂草分类模型第43-54页
    5.1 粒子群优化算法理论基础第43-45页
        5.1.1 PSO算法寻优过程第43-44页
        5.1.2 PSO算法流程及步骤第44-45页
    5.2 PSO算法实现第45-49页
        5.2.1 算法参数设计第45-46页
        5.2.2 适应度函数第46-48页
        5.2.3 适应度函数测试第48-49页
    5.3 PSO-BP网络模型MATLAB实现第49-52页
        5.3.1 算法流程及步骤第49-51页
        5.3.2 模型分类结果与分析第51-52页
    5.4 本章小结第52-54页
第六章 苗草识别分类仿真系统设计第54-64页
    6.1 软件开发工具第54页
    6.2 系统界面设计与实现第54-62页
    6.3 实验测试结果与分析第62-63页
    6.4 本章小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-69页
致谢第69-70页
攻读学位期间发表的学术论文及研究成果第70-71页
作者简介第71页

 
 
论文编号BS3980816,这篇论文共71
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