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区间二型模糊聚类算法研究及其在电力牵引监控系统中的应用

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 课题研究的背景与意义第12-13页
    1.2 模糊聚类的研究现状第13-17页
        1.2.1 模糊理论的提出与发展第14-15页
        1.2.2 模糊聚类研究现状第15-16页
        1.2.3 FCM算法目前存在的问题第16-17页
    1.3 模糊聚类在图像分割中的应用研究第17-20页
        1.3.1 图像分割技术研究第17-18页
        1.3.2 电力牵引监控系统图像技术研究第18-20页
    1.4 论文的主要内容第20-22页
第2章 区间二型模糊聚类理论第22-42页
    2.1 引言第22页
    2.2 二型模糊理论第22-26页
        2.2.1 二型模糊集第22-25页
        2.2.2 二型模糊系统第25-26页
    2.3 一型模糊聚类第26-30页
        2.3.1 一型模糊聚类算法第26-29页
        2.3.2 模糊加权指数选择的不确定性第29-30页
    2.4 二型模糊聚类算法第30-40页
        2.4.1 区间二型FCM算法第30-35页
        2.4.2 广义二型模糊集的α-plane表述第35-38页
        2.4.3 广义二型FCM算法第38-40页
    2.5 本章小结第40-42页
第3章 区间二型模糊聚类的算法优化第42-62页
    3.1 引言第42-43页
    3.2 Karnik-Mendel降型算法第43-45页
    3.3 区间二型FCM算法的优化第45-52页
        3.3.1 KM降型算法优化第45-49页
        3.3.2 初始聚类中心的优化方法第49-50页
        3.3.3 运算复杂度分析第50-52页
    3.4 实验比较第52-61页
        3.4.1 随机数据比较第52-55页
        3.4.2 UCI数据比较第55-58页
        3.4.3 图像数据比较第58-61页
    3.5 本章小结第61-62页
第4章 区间二型模糊聚类算法在图像分割中的应用第62-85页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 结合空间邻域的模糊聚类算法简述第63-68页
        4.2.1 图像的邻域信息第63页
        4.2.2 FCM算法改进方法简述第63-68页
    4.3 基于空间隶属度的区间二型FCM算法第68-74页
        4.3.1 FCM改进算法的区间二型表示第68-69页
        4.3.2 空间隶属度函数第69-71页
        4.3.3 基于空间隶属度的区间二型FCM算法第71-74页
    4.4 区间二型模糊聚类有效性分析第74-79页
        4.4.1 划分系数第75-76页
        4.4.2 模糊划分熵第76页
        4.4.3 考虑数据特性的有效性函数第76-78页
        4.4.4 有效性函数的准确性验证第78-79页
    4.5 实验仿真结果第79-84页
        4.5.1 合成图像比较第79-82页
        4.5.2 MR图像比较第82-84页
    4.6 本章小结第84-85页
第5章 基于图像处理的受电弓滑板检测算法研究第85-101页
    5.1 引言第85页
    5.2 受电弓滑板监测系统第85-87页
        5.2.1 受电弓简介第85-86页
        5.2.2 受电弓滑板监测系统设计第86-87页
    5.3 受电弓滑板检测的图像处理方法第87-98页
        5.3.1 传统受电弓滑板检测图像处理方法第87-93页
        5.3.2 基于模糊聚类的受电弓滑板检测第93-94页
        5.3.3 受电弓滑板检测结果第94-98页
    5.4 接触网杆号识别第98-100页
    5.5 本章小结第100-101页
结论第101-104页
    1. 主要结论第101-102页
    2. 工作展望第102-104页
致谢第104-105页
参考文献第105-113页
攻读博士期间的论文及科研情况第113-114页
    1. 论文情况第113-114页
    2. 科研项目第114页

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