| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究状况及分析 | 第10-14页 |
| ·模糊聚类研究 | 第10-13页 |
| ·手写数字识别研究 | 第13-14页 |
| ·本文研究工作概述 | 第14-15页 |
| ·本论文的内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 模糊 C-均值聚类算法及改进 | 第17-37页 |
| ·聚类分析与模糊聚类 | 第17-19页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法(FCM ) | 第19-25页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法的直接改进 | 第25-26页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法的改进 | 第26-37页 |
| ·两阶段模糊 C 均值聚类算法 | 第26-31页 |
| ·基于特征加权的模糊 C 均值聚类算法 | 第31-37页 |
| 第3章 Zernike 矩及其改进 | 第37-49页 |
| ·Zernike 矩特征 | 第37-39页 |
| ·Zernike 矩的定义 | 第37-38页 |
| ·Zernike 矩的旋转不变性 | 第38页 |
| ·Zernike 矩的快速计算 | 第38-39页 |
| ·Zernike 矩的改进 | 第39-44页 |
| ·Zernike 矩的改进方法 | 第39-40页 |
| ·改进后的 Zernike 矩分析 | 第40-44页 |
| ·Zernike 矩特征的选取 | 第44-49页 |
| 第4章 小波变换及其在手写数字识别中的应用 | 第49-56页 |
| ·小波变换及 Mallat 算法 | 第49-54页 |
| ·小波多尺度边缘检测 | 第54-56页 |
| 第5章 基于模糊聚类的手写体数字识别及算法实现 | 第56-65页 |
| ·系统框图 | 第56页 |
| ·手写数字预处理 | 第56-59页 |
| ·手写数字的二值化 | 第56-57页 |
| ·手写数字的平滑处理 | 第57-58页 |
| ·手写数字的细化处理 | 第58页 |
| ·手写数字的线性规范化 | 第58-59页 |
| ·基于Zernike 矩特征的手写体数字FCM 聚类 | 第59-61页 |
| ·手写体数字识别实验结果及对比分析 | 第61-64页 |
| ·手写体数字识别软件系统 | 第64-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第73页 |