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混沌神经网络算法研究及其在医学图像处理中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-14页 | | 1 绪论 | 第14-31页 | | ·研究背景和意义 | 第14-23页 | | ·混沌理论发展简介 | 第14-15页 | | ·混沌的定义 | 第15-16页 | | ·混沌理论中的基本概念 | 第16-17页 | | ·混沌的主要特征 | 第17页 | | ·刻画混沌的特征量 | 第17-19页 | | ·通向混沌的道路 | 第19页 | | ·混沌映射 | 第19-23页 | | ·国内外相关研究进展 | 第23-29页 | | ·混沌密码学的研究进展 | 第24-25页 | | ·图像融合的研究进展 | 第25-26页 | | ·图像压缩的研究进展 | 第26-28页 | | ·混沌神经网络的研究进展 | 第28-29页 | | ·本文主要工作 | 第29-31页 | | 2 基于二维混沌映射的DES算法的医学图像加密 | 第31-45页 | | ·混沌分组密码 | 第31-35页 | | ·混沌映射与密码学的关系 | 第31-33页 | | ·混沌分组密码的构造方法 | 第33-35页 | | ·混沌加密系统的设计原则 | 第35页 | | ·基于二维混沌映射的DES算法 | 第35-40页 | | ·DES算法简介 | 第35-37页 | | ·改进的DES算法设计及算法步骤 | 第37-40页 | | ·改进的DES算法仿真实验安全性分析 | 第40-44页 | | ·密钥空间分析 | 第40页 | | ·密钥敏感性分析 | 第40-42页 | | ·统计特性分析 | 第42-44页 | | ·本章小结 | 第44-45页 | | 3 基于混沌神经网络的医学图像融合 | 第45-64页 | | ·医学图像融合简介及意义 | 第45-46页 | | ·图像融合评价方法 | 第46-47页 | | ·混沌对角递归神经网络 | 第47-52页 | | ·对角递归神经网络简介及结构 | 第47-49页 | | ·混沌对角递归神经网络结构 | 第49-51页 | | ·混沌对角递归神经网络学习算法 | 第51-52页 | | ·医学图像融合实验与仿真 | 第52-58页 | | ·其他医学图像融合模型 | 第58-63页 | | ·模糊混沌神经网络的结构及数学模型推导 | 第59-61页 | | ·模糊混沌神经网络的学习算法 | 第61-63页 | | ·基于模糊混沌神经网络的医学图像融合的步骤 | 第63页 | | ·本章小结 | 第63-64页 | | 4 基于混沌神经网络和分形的医学图像压缩 | 第64-92页 | | ·医学图像压缩简介及意义 | 第64页 | | ·图像压缩评价方法 | 第64-66页 | | ·主观评价 | 第64-65页 | | ·客观评价 | 第65-66页 | | ·基于Chebyshev映射的前向混沌神经网络 | 第66-70页 | | ·前向混沌神经网络 | 第66-67页 | | ·Ⅰ型前向混沌神经网络 | 第67-69页 | | ·Ⅱ型前向混沌神经网络 | 第69-70页 | | ·基于神经网络的图像压缩原理及算法实现 | 第70-72页 | | ·图像压缩原理 | 第70-71页 | | ·图像压缩算法实现及流程 | 第71-72页 | | ·医学图像压缩实验与仿真 | 第72-88页 | | ·其他医学图像压缩模型 | 第88-91页 | | ·菱形搜索 | 第89-90页 | | ·基于菱形搜索的分形压缩 | 第90-91页 | | ·本章小结 | 第91-92页 | | 5 结论与展望 | 第92-94页 | | ·结论与创新点 | 第92页 | | ·创新点摘要 | 第92-93页 | | ·展望 | 第93-94页 | | 参考文献 | 第94-102页 | | 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第102-103页 | | 致谢 | 第103-104页 | | 作者简介 | 第104-105页 |
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论文编号BS2244702，这篇论文共105页
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