卷积神经网络的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·本文研究的背景及其意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-13页 |
| ·卷积神经网络研究现状 | 第8-11页 |
| ·手写体数字识别的现状 | 第11-13页 |
| ·木材缺陷识别的研究现状 | 第13页 |
| ·论文的创新 | 第13-14页 |
| ·本文的内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 人工神经网络的基础 | 第15-21页 |
| ·人工神经网络的应用研究 | 第15-17页 |
| ·神经网络的模型结构 | 第17-18页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 卷积神经理论 | 第21-37页 |
| ·卷积神经网络的模型 | 第21-24页 |
| ·卷积神经网络求解 | 第24-28页 |
| ·渐进式卷积神经网络 | 第28-33页 |
| ·特征卷积神经网络 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 卷积神经网络在手写体数字识别中的应用 | 第37-46页 |
| ·手写体数字识别的问题 | 第37页 |
| ·手写体数字识别的卷积神经网络算法 | 第37-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-45页 |
| ·数据集构建 | 第39-41页 |
| ·实验与结果分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 卷积神经网络在木材缺陷中的应用 | 第46-56页 |
| ·木材缺陷识别的问题 | 第46页 |
| ·木材缺陷识别的卷积神经网络算法 | 第46-48页 |
| ·实验分析与结果 | 第48-54页 |
| ·数据集构建 | 第48-50页 |
| ·实验与分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 结论 | 第56-57页 |
| ·本文的主要工作 | 第56页 |
| ·未来工作的展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果和发表的论文 | 第61页 |
