三维目标多尺度建模与混合神经网络识别方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·本课题的目的、意义及国内外相关研究概况 | 第9-12页 |
| ·本文的主要研究成果及全文组织 | 第12-14页 |
| 2 三维目标模型仿真 | 第14-22页 |
| ·使用MultiGen 进行三维目标模型仿真 | 第15-18页 |
| ·基于经纬度的观测空间划分及目标侧影图像提取 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 不变矩特征的提取 | 第22-29页 |
| ·不变矩的基本理论 | 第22-25页 |
| ·具有模糊不变特性的不变矩 | 第25-26页 |
| ·不变矩数量级标准化技术 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 4 基于矩不变特征向量的多尺度多视点特性视图建模 | 第29-38页 |
| ·三维运动目标的多尺度多视点特征模型 | 第29-32页 |
| ·无监督的C 均值聚类方法 | 第32-33页 |
| ·有监督类间调整的C 均值聚类方法 | 第33-35页 |
| ·特性视图空间转移矩阵T 获取 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 基于混合人工神经网络的运动目标识别技术 | 第38-61页 |
| ·反向传播学习神经网络(BP 网) | 第39-42页 |
| ·径向基函数神经网络(RBF 网) | 第42-44页 |
| ·基于多尺度模型下的混合神经网络识别算法 | 第44-52页 |
| ·实验结果 | 第52-60页 |
| ·本章小节 | 第60-61页 |
| 6 算法软件设计中标准化模块化的探讨 | 第61-67页 |
| ·标准化模块化的目的意义 | 第61-62页 |
| ·程序设计的若干标准化建议 | 第62-63页 |
| ·程序设计的模块化 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 7 全文总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文总结 | 第67-68页 |
| ·不足与展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 | 第74-75页 |
| 附录2 五类目标多尺度特性视图轮廓图像 | 第75-91页 |
