| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第16-19页 |
| 1.2.1 水果识别的研究现状及技术难点 | 第16-17页 |
| 1.2.2 深度学习的研究现状及技术难点 | 第17-18页 |
| 1.2.3 反馈认知模型的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容和章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 基于深度学习的智能反馈认知模型系统结构及其运行机制研究 | 第21-27页 |
| 2.1 智能反馈认知需求分析 | 第21页 |
| 2.2 基于深度学习的智能反馈认知模型系统架构 | 第21-23页 |
| 2.3 基于粗糙集理论的智能认知决策信息系统建立 | 第23-24页 |
| 2.4 基于认知结果熵测度指标的智能反馈认知模型运行机制 | 第24-26页 |
| 2.4.1 样本的潜在语义空间 | 第24-25页 |
| 2.4.2 不确定认知结果语义误差信息系统构建 | 第25页 |
| 2.4.3 认知结果熵测度指标评价机制 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于架构自适应卷积神经网络的青梅图像特征空间建立 | 第27-39页 |
| 3.1 颜色空间 | 第27-30页 |
| 3.1.1 RGB空间 | 第27-28页 |
| 3.1.2 HSI空间 | 第28-30页 |
| 3.2 卷积神经网络模型 | 第30-36页 |
| 3.3 基于架构自适应卷积神经网络的青梅图像特征空间构建 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 具有认知结果熵测度指标约束的青梅品级智能反馈认知模型 | 第39-44页 |
| 4.1 基于多层面动态特征的青梅品级智能认知决策信息系统构建 | 第39-40页 |
| 4.2 具有集成结构的RVFL模式分类器设计 | 第40-41页 |
| 4.3 具有认知结果熵测度指标的青梅品级认知特征调节准则 | 第41-42页 |
| 4.4 具有认知结果熵测度指标约束的青梅品级智能反馈认知算法 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 5.1 实验条件和数据 | 第44-45页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第55页 |
