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基于神经网络的植物叶片分类识别

论文目录

中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-13页
·选题的依据和意义	第8页
·国内外研究现状	第8-11页
·本文所做的工作	第11-13页
第二章叶片图像的预处理	第13-21页
·图像的灰度化	第13-14页
·图像的二值化	第14-15页
·图像滤波	第15-18页
·均值滤波	第16页
·中值滤波	第16-17页
·形态学滤波	第17-18页
·滤波处理	第18-21页
第三章叶片图像的特征提取	第21-38页
·叶片图像不变距的提取	第21-28页
·不变距的基本理论	第21-23页
·五类叶片图像的不变矩提取	第23-28页
·傅里叶描绘子的提取	第28-35页
·傅里叶变换	第28-30页
·傅里叶描绘子	第30-31页
·五类叶片图像傅里叶描绘子的提取	第31-35页
·分形维数的提取	第35-38页
·分形理论	第35-37页
·五类叶片分形维数的提取	第37-38页
第四章基于人工神经网络的分类	第38-47页
·神经网络的基本概念	第38-43页
·BP 神经网络概述	第38-39页
·BP 神经网络的工作过程	第39-42页
·BP 神经网络的特点	第42-43页
·BP 神经网络的局限性	第43页
·BP 神经网络在叶片分类中的应用	第43-47页
·神经网络的结构与设计	第43-45页
·神经网络的训练	第45页
·叶片识别与结果分析	第45-47页
第五章总结	第47-48页
参考文献	第48-51页
攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文	第51-52页
致谢	第52-53页

论文编号BS482882，这篇论文共53页会员购买按0.35元/页下载，共需支付18.55元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付26.5元。

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