| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·论文选题背景 | 第9页 |
| ·现代电站燃煤锅炉燃烧诊断技术的发展和应用现状 | 第9-13页 |
| ·数学形态学理论的研究现状及应用 | 第13-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| ·本论文主要创新点 | 第17-18页 |
| 参考文献 | 第18-23页 |
| 第二章 基于数学形态学的炉膛火焰特征提取 | 第23-43页 |
| ·前言 | 第23页 |
| ·数学形态学基本理论 | 第23-25页 |
| ·二值图像边缘检测 | 第25-27页 |
| ·二值图像骨架提取 | 第27-32页 |
| ·二值火焰图像的特征描述 | 第32-33页 |
| ·灰度图像数学形态学理论 | 第33-36页 |
| ·灰度图像的边缘检测 | 第36-37页 |
| ·灰度图像的骨架提取 | 第37-38页 |
| ·灰度火焰图像的形态特征描述 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 第三章 彩色数学形态学研究及火焰图像彩色形态特征提取 | 第43-62页 |
| ·彩色形态学理论研究现状 | 第43-44页 |
| ·基于HIS 颜色空间的矢量排序研究 | 第44-48页 |
| ·HSI 颜色空间中基于矢量排序的彩色形态学研究 | 第48-53页 |
| ·火焰图像的彩色边缘提取 | 第53-54页 |
| ·火焰图像的彩色骨架提取 | 第54页 |
| ·彩色火焰图像的彩色形态特征描述 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 第四章 基于彩色形态特征和模糊神经网络的锅炉单燃烧器火焰诊断研究 | 第62-76页 |
| ·前言 | 第62页 |
| ·基于Sugeno 型模糊推理的模糊神经网络介绍 | 第62-65页 |
| ·图像特征的融合－神经网络输入量的组织 | 第65-69页 |
| ·基于火焰图像形态特征的锅炉燃烧安全性诊断 | 第69-72页 |
| ·基于火焰图像形态特征的锅炉燃烧经济性、环保性诊断的探讨 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 第五章 基于燃烧脉动和复杂性测度的锅炉燃烧诊断 | 第76-91页 |
| ·前言 | 第76页 |
| ·燃烧引发脉动机理 | 第76-78页 |
| ·Kolmogorov 复杂性及其应用 | 第78-80页 |
| ·基于火焰图像灰度特征的锅炉燃烧诊断研究 | 第80-85页 |
| ·基于炉膛负压的锅炉燃烧诊断研究 | 第85-89页 |
| ·本章小结 | 第89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 第六章 基于数学形态学和模糊神经网络的锅炉燃烧诊断系统设计 | 第91-101页 |
| ·光学成像系统设计 | 第91-92页 |
| ·硬件结构设计 | 第92-94页 |
| ·软件功能设计 | 第94-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-101页 |
| 结束语 | 第101-103页 |
| 作者在博士研究生阶段发表的论文清单 | 第103页 |
| 作者在博士研究生阶段参与完成的科研项目 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
