基于人工神经网络的图像识别和分类

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-14页
·课题的研究背景和意义	第10页
·国内外的研究现状	第10-11页
·论文的研究方法和结构	第11-12页
·论文的主要创新点	第12-14页
第2章 数字图像处理与图像模式识别技术	第14-27页
·数字图像处理的基本问题	第14-20页
·图像预处理	第14-16页
·图像分割	第16-18页
·图像特征提取的概念及流程	第18-19页
·数字图像技术的应用	第19-20页
·模式识别	第20-22页
·模式识别的主要理论和方法	第20-21页
·模式识别的分类及应用	第21-22页
·图像模式识别	第22-27页
·图像模式识别的基本概念	第22页
·图像模式识别的基本方法	第22-27页
第3章 人工神经网络	第27-39页
·人工神经网络概述	第27-30页
·神经网络的基本概念	第27-29页
·神经网络的特点及其应用	第29-30页
·BP 神经网络模型与学习算法	第30-34页
·BP 神经网络模型	第30页
·BP 神经网络的学习算法	第30-33页
·BP 神经网络的存在的问题	第33-34页
·径向基函数神经网络模型与学习算法	第34-39页
·RBF 神经网络原理	第34页
·RBF 神经网络模型	第34-36页
·RBF 神经网络的学习算法	第36-37页
·RBF 神经网络的优势	第37-39页
第4章 BP 神经网络在图像识别中的应用	第39-44页
·问题的提出	第39页
·BP 神经网络的设计	第39-40页
·BP 神经网络训练	第40-41页
·实验结果及分析	第41-44页
第5章 RBF 神经网络在医学图像识别中的应用	第44-51页
·问题的提出	第44-46页
·B 超图像的特征提取	第46-48页
·RBF 神经网络的设计	第48页
·RBF 神经网络训练	第48-50页
·实验结果及分析	第50-51页
第6章 总结与展望	第51-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-56页
攻读学位期间取得学术成果	第56页