| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| §1-1 课题的研究背景和意义 | 第10页 |
| §1-2 曲线提取问题的研究现状 | 第10-11页 |
| §1-3 论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 非参数曲线提取问题 | 第13-22页 |
| §2-1 参数曲线提取——Hough 变换 | 第13-14页 |
| §2-2 非参数曲线提取视觉模型及曲线评价函数设计 | 第14-17页 |
| 2-2-1 非参数曲线提取视觉模型 | 第14-15页 |
| 2-2-2 基于视觉模型的曲线评价函数设计 | 第15-17页 |
| §2-3 非参数曲线的自动生成 | 第17-22页 |
| 2-3-1 含有随机直线的二值图像自动生成 | 第18-19页 |
| 2-3-2 含有随机非参数曲线的二值图像自动生成 | 第19-22页 |
| 第三章 基于遗传优化的非参数曲线提取 | 第22-34页 |
| §3-1 遗传算法研究 | 第22-26页 |
| 3-1-1 遗传算法的基本原理 | 第22页 |
| 3-1-2 遗传算法的主要操作 | 第22-23页 |
| 3-1-3 遗传算法的流程描述 | 第23-24页 |
| 3-1-4 小生境遗传算法 | 第24-26页 |
| §3-2 具有局部搜索能力的小生境遗传算法 | 第26-29页 |
| 3-2-1 算法基本原理与流程 | 第26-28页 |
| 3-2-2 仿真实验与结果分析 | 第28-29页 |
| §3-3 小生境遗传算法求解非参数曲线提取问题 | 第29-34页 |
| 3-3-1 基于行列的编码 | 第29-31页 |
| 3-3-2 小生境技术 | 第31-32页 |
| 3-3-3 非参数曲线特征提取 | 第32-34页 |
| 第四章 蚁群优化及其改进算法研究 | 第34-49页 |
| §4-1 蚁群优化算法研究 | 第34-37页 |
| 4-1-1 蚁群优化算法的生物学背景 | 第34-35页 |
| 4-1-2 蚁群优化算法的基本框架 | 第35-36页 |
| 4-1-3 蚁群系统 | 第36-37页 |
| §4-2 蚁群遗传混合算法 | 第37-43页 |
| 4-2-1 蚁群优化与遗传算法的融合 | 第38-40页 |
| 4-2-2 蚁群遗传混合算法流程描述 | 第40-41页 |
| 4-2-3 仿真实验与结果分析 | 第41-43页 |
| §4-3 求解 TSP 问题的智能蚁群优化算法 | 第43-49页 |
| 4-3-1 蚂蚁的智能化 | 第43-44页 |
| 4-3-2 智能蚁群优化算法的基本原理与流程 | 第44-47页 |
| 4-3-3 仿真实验与结果分析 | 第47-49页 |
| 第五章 基于蚁群优化算法的非参数曲线提取 | 第49-68页 |
| §5-1 蚁群优化算法求解非参数曲线提取问题的基本思想 | 第49页 |
| §5-2 蚁群优化算法求解非参数曲线提取 | 第49-55页 |
| 5-2-1 蚁群优化算法求解非参数曲线提取问题的流程 | 第49-51页 |
| 5-2-2 搜索终止函数与路径翻转算子 | 第51-53页 |
| 5-2-3 状态转移规则的构造 | 第53-54页 |
| 5-2-4 信息素更新规则 | 第54-55页 |
| 5-2-5 局部搜索算子 | 第55页 |
| §5-3 实验结果分析 | 第55-64页 |
| §5-4 基于蚁群优化算法的多曲线提取 | 第64-68页 |
| 第六章 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第74页 |
