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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于偏微分方程的时滞递归神经网络的动力分析与多尺度图像处理研究
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基于偏微分方程的时滞递归神经网络的动力分析与多尺度图像处理研究
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
1 绪论第11-24页
   ·人工神经网络及其数学模型第11-19页
     ·人工神经网络的起源与发展第11-12页
     ·神经网络模型及其特点第12-15页
     ·Hopfield递归神经网络第15-16页
     ·Hopfield递归神经网络的推广第16-18页
     ·高阶时滞反应扩散递归神经网络第18页
     ·含有马尔可夫跳得随机时滞反应扩散递归神经网络第18-19页
   ·基于偏微分方程多尺度图像处理第19-24页
     ·基于偏微分方程多尺度图像分解第19-21页
     ·基于多尺度模型的癌细胞边缘移动模拟第21-24页
2 基于偏微分方程的时滞递归神经网络动力分析第24-69页
   ·数学准备第24-28页
     ·拓扑度理论第24页
     ·有限维空间中的Brouwer度—拓扑度第24-27页
     ·M-矩阵第27-28页
   ·S-分布时滞反应扩散递归神经网络的全局指数稳定性第28-38页
     ·预备知识第28-30页
     ·S-分布时滞反应扩散递归神经网络模型第30-38页
   ·S-分布时滞反应扩散递归高阶神经网络的全局指数稳定性第38-50页
     ·S-分布时滞反应扩散高阶递归神经网络模型第38-48页
     ·S-分布时滞高阶递归神经网络模型第48-50页
   ·含有马尔可夫跳的时滞反应扩散递归神经网络的指数稳定性第50-59页
     ·含马尔可夫跳的变时滞反应扩散递归神经网络的数学模型第50-59页
   ·含有马尔可夫跳的时滞反应扩散高阶递归神经网络的指数稳定性第59-68页
     ·含马尔可夫跳的变时滞反应扩散高阶递归神经网络的数学模型第59-68页
   ·本章小结第68-69页
3 基于偏微分方程的多尺度图像处理研究第69-102页
   ·基于多尺度BV-L~2分解的视网膜血管图像分割第69-90页
     ·背景第69-70页
     ·多小波函数匹配滤波器第70-76页
       ·一维多小波函数匹配滤波器构造与匹配滤波分析第71-74页
       ·二维多小波函数匹配滤波器构造与匹配滤波分析第74-76页
     ·多小波函数匹配滤波器多尺度BV-L~2图像分解第76-78页
       ·标准化二维多小波函数匹配滤波图像第76页
       ·多尺度BV-L~2分解模型第76-77页
       ·分解模型数值实现第77-78页
     ·最优停止多尺度BV-L~2图像分解条件第78-80页
     ·图像二值化第80-83页
     ·实验结果及分析第83-90页
       ·光斑、病变等非血管边缘分割第83-84页
       ·视网膜图像血管分割第84-86页
       ·性能分析第86-90页
   ·基于多尺度模型的癌细胞生长边缘移动模拟第90-101页
     ·背景第90页
     ·符号表示第90页
     ·癌细胞扩散多尺度动力特征及其数学模型描述第90-96页
       ·癌细胞扩散多尺度宏观动力特征第91页
       ·癌细胞扩散多尺度微观动力特征第91-96页
     ·二维癌细胞边缘移动计算方法及图像模拟实例第96-101页
       ·宏观动力特征描述方程的数值方法第96-97页
       ·微观动力特征描述方程的数值方法第97-101页
   ·本章小结第101-102页
参考文献第102-110页
致谢第110-111页
个人简历及发表论文第111页

 
 
论文编号BS2755,这篇论文共111
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