| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 声呐图像滤波的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 声呐图像分割的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 BP神经网络的图像滤波研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 BP神经网络的图像分割研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 工作内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 理论基础 | 第16-27页 |
| 2.1 BP神经网络简介 | 第16-22页 |
| 2.1.1 人工神经网络概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 BP神经网络原理 | 第17-21页 |
| 2.1.3 BP神经网络的主要特点 | 第21-22页 |
| 2.2 标准遗传算法简介 | 第22-26页 |
| 2.2.1 原理概述 | 第22-23页 |
| 2.2.2 标准遗传算法的基本步骤 | 第23-26页 |
| 2.2.3 遗传算法的特点 | 第26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 遗传算法优化的BP神经网络的声呐图像滤波 | 第27-51页 |
| 3.1 声呐图像简介 | 第27页 |
| 3.2 BP神经网络滤波 | 第27-36页 |
| 3.2.1 滤波原理简介 | 第27-28页 |
| 3.2.2 声呐图像样本特征选取 | 第28-29页 |
| 3.2.3 BP神经网络结构的设计 | 第29-32页 |
| 3.2.4 滤波实验 | 第32-36页 |
| 3.3 改进遗传算法优化的BP神经网络滤波 | 第36-50页 |
| 3.3.1 改进遗传算法原理 | 第36-37页 |
| 3.3.2 改进遗传算法的应用 | 第37-39页 |
| 3.3.3 评价指标 | 第39-40页 |
| 3.3.4 滤波实验及结果分析 | 第40-49页 |
| 3.3.5 BP神经网络与遗传算法优化的BP神经网络收敛性比较 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 遗传算法优化的BP神经网络的声呐图像分割 | 第51-72页 |
| 4.1 图像分割概述 | 第51-56页 |
| 4.1.1 Otsu阈值分割法 | 第51-53页 |
| 4.1.2 模糊C均值聚类分割 | 第53-54页 |
| 4.1.3 最大熵阈值分割法 | 第54-56页 |
| 4.2 BP神经网络分割 | 第56-59页 |
| 4.2.1 分割原理 | 第56页 |
| 4.2.2 网络结构设计 | 第56-57页 |
| 4.2.3 分割实验 | 第57-59页 |
| 4.3 改进遗传算法优化的BP神经网络分割 | 第59-71页 |
| 4.3.1 原理介绍和参数设计 | 第59页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第59-60页 |
| 4.3.3 实验及结果分析 | 第60-69页 |
| 4.3.4 BP神经网络与遗传算法优化的BP神经网络收敛性比较 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-73页 |
| 5.1 总结 | 第72页 |
| 5.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |