由膜计算启发的聚类算法及其在图像分割中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8页 |
| ·聚类算法的研究历史和现状 | 第8-9页 |
| ·图像分割的研究历史和现状 | 第9-10页 |
| ·膜计算的研究历史和现状 | 第10-11页 |
| ·论文主要研究内容及组织结构 | 第11-12页 |
| 2 聚类、图像分割与膜计算的基本理论 | 第12-30页 |
| ·聚类算法基本理论 | 第12-17页 |
| ·聚类的一般步骤 | 第12-13页 |
| ·相似性度量 | 第13-14页 |
| ·聚类算法 | 第14-17页 |
| ·图像分割基本理论 | 第17-18页 |
| ·主要的图像分割方法 | 第18-22页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第18-21页 |
| ·阈值分割方法 | 第21页 |
| ·基于聚类的分割方法 | 第21-22页 |
| ·结合特定理论的分割方法 | 第22页 |
| ·膜计算基本理论 | 第22-23页 |
| ·膜计算的生物基础 | 第23-24页 |
| ·膜计算模型 | 第24-28页 |
| ·细胞型P系统 | 第25-26页 |
| ·组织型P系统 | 第26页 |
| ·神经型P系统 | 第26-28页 |
| ·细胞型P系统的定义及实例 | 第28-29页 |
| ·细胞型P系统的定义 | 第28页 |
| ·细胞型P系统的实例 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 由膜计算启发的聚类算法 | 第30-41页 |
| ·膜对象表示 | 第31页 |
| ·膜对象初始化 | 第31页 |
| ·膜规则 | 第31-34页 |
| ·进化规则 | 第32-34页 |
| ·转运规则 | 第34页 |
| ·对象评估 | 第34-35页 |
| ·算法描述 | 第35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-40页 |
| ·数据集 | 第35-37页 |
| ·参数设置 | 第37页 |
| ·实验结果 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 一种基于细胞型P系统的图像分割算法 | 第41-49页 |
| ·图像像素聚类算法 | 第41页 |
| ·基于P系统的图像像素聚类算法 | 第41-45页 |
| ·膜结构 | 第41-43页 |
| ·膜对象 | 第43页 |
| ·膜对象初始化 | 第43页 |
| ·进化规则 | 第43-44页 |
| ·转运规则 | 第44-45页 |
| ·对象评估 | 第45页 |
| ·算法描述 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-48页 |
| ·实验数据集 | 第46页 |
| ·参数设置 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
