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基于粗糙神经网络的轨枕缺陷检测研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-11页 | | 第1章 绪论 | 第11-18页 | | ·铁路缺陷自动检测概述 | 第11-14页 | | ·研究背景和意义 | 第11-13页 | | ·铁路道路缺陷检测国内外研究现状 | 第13-14页 | | ·关键技术及研究概况 | 第14-17页 | | ·轨枕缺陷识别技术 | 第14-16页 | | ·轨枕缺陷分类及特征选取 | 第16-17页 | | ·本文的工作及内容安排 | 第17-18页 | | ·本文的主要研究内容 | 第17页 | | ·论文内容章节安排 | 第17-18页 | | 第2章 粗糙集神经网络基本理论 | 第18-26页 | | ·引言 | 第18页 | | ·粗糙集理论 | 第18-20页 | | ·粗糙集概述 | 第18页 | | ·粗糙集定义 | 第18-20页 | | ·粗糙集特点及其应用 | 第20页 | | ·神经网络理论 | 第20-25页 | | ·神经网络概述 | 第20-23页 | | ·BP神经网络 | 第23-24页 | | ·RBF神经网络 | 第24页 | | ·Hopfield神经网络 | 第24-25页 | | ·神经网络特点及其应用 | 第25页 | | ·小结 | 第25-26页 | | 第3章 轨枕图像目标分割 | 第26-35页 | | ·引言 | 第26页 | | ·轨枕图像预处理 | 第26-31页 | | ·空域滤波 | 第26-28页 | | ·二值化图像分割 | 第28-30页 | | ·形态学图像处理 | 第30-31页 | | ·轨枕图像目标提取 | 第31-34页 | | ·铁路道路检测对象 | 第31-32页 | | ·钢轨区域提取 | 第32页 | | ·轨枕区域的提取 | 第32-34页 | | ·小结 | 第34-35页 | | 第4章 基于粗糙集神经网络的轨枕缺陷检测算法研究 | 第35-62页 | | ·引言 | 第35页 | | ·轨枕缺陷样本特征提取 | 第35-50页 | | ·样本特征空间描述 | 第35-42页 | | ·图像特征标准化 | 第42-43页 | | ·特征空间离散化 | 第43-47页 | | ·特征空间约简 | 第47-50页 | | ·基于粗糙集神经网络的轨枕缺陷检测 | 第50-61页 | | ·轨枕缺陷粗糙集神经网络检测模型 | 第50-55页 | | ·轨枕缺陷检测分类器设计 | 第55-56页 | | ·轨枕裂纹目标提取 | 第56-59页 | | ·裂纹骨架提取 | 第59-61页 | | ·小结 | 第61-62页 | | 第5章 软件实现与实例验证 | 第62-68页 | | ·系统开发背景及开发环境 | 第62页 | | ·系统开发背景 | 第62页 | | ·系统开发环境 | 第62页 | | ·基于粗糙集神经网络的铁路轨枕缺陷检测系统的设计 | 第62-68页 | | ·系统总体思路 | 第62-63页 | | ·系统开发过程 | 第63-64页 | | ·系统主要功能分析 | 第64-68页 | | 总结与展望 | 第68-69页 | | 致谢 | 第69-70页 | | 参考文献 | 第70-74页 | | 攻读硕士期间发表论文及科研成果 | 第74页 |
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论文编号BS115293，这篇论文共74页
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