基于神经网络的颜色单通道温度软测量
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| ·本课题的重要意义 | 第10页 |
| ·颜色温度测量 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络简介 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本章小节 | 第16-17页 |
| 第二章 颜色测温原理 | 第17-20页 |
| ·彩色测温方法原理 | 第17-19页 |
| ·本章小节 | 第19-20页 |
| 第三章 人工神经网络原理 | 第20-26页 |
| ·人工神经元模型结构 | 第20页 |
| ·人工神经网络学习 | 第20-21页 |
| ·误差反馈(BP)神经网络 | 第21-25页 |
| ·BP神经网络的构造及算法 | 第22-24页 |
| ·神经网络激活函数 | 第24-25页 |
| ·本章小节 | 第25-26页 |
| 第四章 改进BP神经网络算法研究 | 第26-32页 |
| ·BP算法的改进 | 第26-27页 |
| ·改进BP神经网络的设计实现 | 第27-31页 |
| ·BP神经网络实现 | 第27页 |
| ·仿真结果以分析 | 第27-31页 |
| ·改进神经BP网络的选取 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 图像采集及预处理 | 第32-39页 |
| ·图像处理相关知识 | 第32-33页 |
| ·RGB图像 | 第32页 |
| ·去噪滤波 | 第32-33页 |
| ·实验系统及实验器材 | 第33-34页 |
| ·应用MATLAB实现图象处理 | 第34-37页 |
| ·数据预处理 | 第37-38页 |
| ·样本数据分析 | 第38页 |
| ·本章小节 | 第38-39页 |
| 第六章 应用神经网络实现颜色温度测量 | 第39-49页 |
| ·神经网络模型的选取 | 第39-40页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第40-48页 |
| ·LM神经网络的实现 | 第40页 |
| ·仿真与实验结果分析 | 第40-48页 |
| ·本章小节 | 第48-49页 |
| 第七章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第63页 |
