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自适应CPSO算法研究及其在图像分割中的应用

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 研究意义第15-16页
    1.4 本文主要研究工作及论文组织结构第16-19页
第2章 相关知识介绍第19-29页
    2.1 粒子群优化算法概述第19-24页
        2.1.1 基于生物行为的粒子群优化算法第19-20页
        2.1.2 标准粒子群优化算法数学模型第20-21页
        2.1.3 调整惯性权重的粒子群优化算法第21页
        2.1.4 带收缩因子的粒子群优化算法第21-22页
        2.1.5 标准粒子群优化算法运算流程第22-23页
        2.1.6 粒子群优化算法与其它进化算法的比较第23-24页
    2.2 图像分割第24-27页
        2.2.1 图像中的基本概念第24-25页
        2.2.2 图像分割原理第25-26页
        2.2.3 图像分割的方法第26-27页
    2.3 本章小结第27-29页
第3章 改进的自适应粒子群优化算法第29-43页
    3.1 基本PSO算法参数分析第29-32页
        3.1.1 惯性权重参数第29-30页
        3.1.2 最大速度第30页
        3.1.3 学习因子第30-31页
        3.1.4 群体规模第31-32页
    3.2 自适应调整策略第32-34页
        3.2.1 改进策略第32-33页
        3.2.2 自适应PSO算法思想第33-34页
    3.3 IAPSO算法步骤与流程第34-35页
    3.4 算法测试与分析第35-41页
        3.4.1 实验环境第35页
        3.4.2 基准测试函数第35-37页
        3.4.3 参数的选取第37-38页
        3.4.4 实验结果与分析第38-40页
        3.4.5 算法评价第40-41页
    3.5 本章小结第41-43页
第4章 自适应混沌粒子群优化算法第43-57页
    4.1 混沌优化第43-44页
        4.1.1 混沌概述第43页
        4.1.2 混沌优化思想第43-44页
    4.2 混沌粒子群优化算法第44-49页
        4.2.1 基本PSO算法搜索过程的不足第44页
        4.2.2 早熟现象第44-45页
        4.2.3 混沌优化PSO算法第45-46页
        4.2.4 无限折叠混沌映射第46-47页
        4.2.5 CPSO算法步骤及流程第47-49页
    4.3 自适应混沌粒子群优化算法第49-51页
        4.3.1 算法思想第49页
        4.3.2 算法步骤及流程第49-51页
    4.4 实验测试与分析第51-55页
        4.4.1 实验测试函数第51页
        4.4.2 算法参数设置第51-52页
        4.4.3 实验结果及分析第52-55页
        4.4.4 算法评价第55页
    4.5 本章小结第55-57页
第5章 ACPSO算法在图像分割中的应用第57-75页
    5.1 基于一维最大模糊熵的阈值分割第57-60页
        5.1.1 模糊集第57-58页
        5.1.2 图像的模糊划分及模糊熵第58-59页
        5.1.3 基于模糊熵的阈值分割算法第59-60页
    5.2 基于二维最大模糊熵的阈值分割第60-64页
        5.2.1 图像的二维模糊划分第60-63页
        5.2.2 图像二维模糊Shannon熵第63-64页
    5.3 ACPSO二维模糊熵阈值图像分割第64-67页
        5.3.1 算法基本思想第64页
        5.3.2 算法步骤及流程第64-67页
    5.4 实验测试与分析第67-73页
        5.4.1 实验设置第67页
        5.4.2 实验结果与分析第67-73页
    5.5 本章小结第73-75页
第6章 总结与展望第75-77页
    6.1 工作总结第75页
    6.2 展望第75-77页
参考文献第77-83页
致谢第83页

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