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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于卷积神经网络的图像分类方法研究
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基于卷积神经网络的图像分类方法研究
 
     论文目录
 
致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第15-22页
    1.1 图像分类研究现状第15-17页
    1.2 人工神经网络的发展与现状第17-18页
    1.3 深度学习理论对人工神经网络的影响第18-19页
    1.4 卷积神经网络的研究背景第19-20页
    1.5 本文内容的组织结构第20-22页
第二章 人工神经网络与卷积神经网络第22-38页
    2.1 神经网络第22-29页
        2.1.1 神经元基本结构第22-23页
        2.1.2 神经网络的学习机制第23-24页
        2.1.3 神经网络的模型结构第24-25页
        2.1.4 BP神经网络模型第25-29页
    2.2 卷积神经网络第29-37页
        2.2.1 卷积神经网络结构第30-33页
        2.2.2 卷积神经网络的求解第33-35页
        2.2.3 卷积神经网络的训练过程第35-36页
        2.2.4 卷积神经网络的优缺点第36-37页
    2.3 本章小结第37-38页
第三章 卷积神经网络在人脸识别上的应用第38-47页
    3.1 数据库第38-39页
    3.2 网络结构第39-44页
        3.2.1 卷积层的设计第41-42页
        3.2.2 下采样层的设计第42-43页
        3.2.3 激活函数的设计第43-44页
    3.3 实验与分析第44-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 改进的卷积神经网络结构及其应用第47-57页
    4.1 动态生长的卷积神经网络结构第47-51页
    4.2 主动的样本学习方法第51-52页
    4.3 在植物叶片识别上的应用第52-56页
        4.3.1 数据库第53-54页
        4.3.2 实验与分析第54-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 总结第57-59页
    5.1 全文总结第57-58页
    5.2 工作展望第58-59页
参考文献第59-64页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第64-65页

 
 
论文编号BS3529942,这篇论文共65
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