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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--棉花除草机器人的植物叶片分类识别算法
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棉花除草机器人的植物叶片分类识别算法
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第7-11页
    1.1 研究背景及意义第7页
    1.2 国内外研究现状第7-9页
        1.2.1 叶片特征提取的研究现状第8页
        1.2.2 叶片分类方法研究第8-9页
    1.3 研究内容第9-11页
2 棉花与杂草叶片的预处理第11-16页
    2.1 图像灰度化第11-12页
    2.2 图像二值化第12-14页
    2.3 形态学处理第14页
    2.4 提取叶片轮廓第14-15页
    2.5 本章小结第15-16页
3 植物叶片特征的提取第16-23页
    3.1 几何形状特征第16-17页
    3.2 图像Hu矩特征第17-20页
    3.3 纹理特征提取第20-22页
    3.4 本章小结第22-23页
4 植物叶片的K近邻分类算法第23-26页
    4.1 KD树的构造第23-24页
    4.2 KD树的近邻搜索算法第24-25页
    4.3 K近邻分类算法第25-26页
5 BP神经网络分类识别算法第26-30页
    5.1 人工神经元第26-27页
    5.2 BP神经网络的权值更新第27-29页
    5.3 BP神经网络分类效果第29-30页
6 支持向量机第30-42页
    6.1 线性可分支持向量机第30-33页
    6.2 线性支持向量机第33-36页
    6.3 非线性支持向量机第36-39页
    6.4 棉花与杂草支持向量机分类效果第39-40页
    6.5 三种分类识别算法的效果比较第40-42页
7 总结与展望第42-43页
    7.1 工作总结第42页
    7.2 展望第42-43页
致谢第43-44页
参考文献第44-47页
附录第47页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第47页
    B.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第47页

 
 
论文编号BS4054952,这篇论文共47
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