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PCNN改进模型及其在不变纹理检索和最短路径求解中应用

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
图目录第11-14页
表目录第14-15页
第一章 绪论第15-21页
   ·研究背景和意义第15-16页
   ·PCNN与本研究相关技术的研究现状第16-19页
     ·PCNN及其相关模型的研究现状第17页
     ·PCNN相关模型在不变纹理检索的研究现状第17-18页
     ·PCNN相关模型在最短路径求解的研究现状第18-19页
   ·论文主要工作及内容安排第19-21页
第二章 PCNN相关神经网络模型第21-29页
   ·脉冲耦合神经网络的发展背景第21-22页
   ·PCNN相关神经网络模型第22-28页
     ·标准PCNN模型第22-25页
     ·ICM模型第25-26页
     ·SCM模型第26页
     ·MPCNN模型第26-27页
     ·其它模型第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 双输出PCNN及其在不变纹理检索中的应用第29-52页
   ·DPCNN模型第29-31页
     ·研究背景第29页
     ·DPCNN模型描述第29-30页
     ·DPCNN模型执行步骤第30-31页
   ·DPCNN特性分析第31-33页
   ·DPCNN模型在不变纹理检索中的应用第33-39页
     ·特征提取第33-37页
     ·相似度测量第37页
     ·不变纹理检索第37-38页
     ·检索行为评估第38-39页
   ·实验结果第39-51页
     ·DPCNN参数设置第39-40页
     ·具有位移、旋转及尺度改变的相关实验第40-42页
     ·噪声鲁棒性实验第42-44页
     ·仿射变换鲁棒性第44-45页
     ·基于MIT VisTex库的实验第45-48页
     ·DPCNN迭代次数影响第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第四章 不变彩色纹理图像检索第52-78页
   ·彩色空间第52-55页
     ·RGB彩色空间第53页
     ·HSV彩色空间第53-55页
   ·具有彩色补偿DPCNN的不变彩色纹理图像检索第55-67页
     ·具有彩色补偿的DPCNN模型第55-57页
     ·CDPCNN不变彩色纹理检索系统第57-61页
     ·实验结果第61-67页
   ·PCNN相关模型三通道彩色纹理检索第67-76页
     ·PCNN相关模型彩色纹理检索特征第67-70页
     ·实验结果第70-76页
   ·本章小结第76-78页
第五章 自适应自动波PCNN及其在最短路径问题的应用第78-101页
   ·SAPCNN模型及其在最短路径问题的应用第79-95页
     ·SAPCNN模型设计第79-80页
     ·SAPCNN模型分析第80-82页
     ·基于SAPCNN模型的最短路径算法第82-83页
     ·实验结果第83-95页
   ·SAPCNN模型在K则最短路径的应用第95-99页
     ·Yen的K则最短路径算法第95-96页
     ·实验结果第96-99页
   ·本章小结第99-101页
第六章 总结与展望第101-104页
   ·总结第101-102页
   ·展望第102-104页
参考文献第104-110页
在学期间的研究成果第110-111页
致谢第111页

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