摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
·课题的背景和意义 | 第10-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-15页 |
·手绘草图识别的研究现状 | 第12-14页 |
·手绘电气草图识别研究现状 | 第14-15页 |
·主要研究内容及成果 | 第15-16页 |
·论文的组织结构 | 第16-18页 |
第2章 手绘电气草图识别的基础知识 | 第18-34页 |
·手绘草图识别分类 | 第18页 |
·联机手绘草图的识别技术介绍 | 第18-28页 |
·数据采集 | 第19页 |
·预处理 | 第19-20页 |
·剔除孤立的点和线段 | 第19页 |
·笔划插值 | 第19-20页 |
·去噪平滑 | 第20页 |
·特征提取和选择 | 第20-24页 |
·特征形成 | 第20-21页 |
·特征提取 | 第21-22页 |
·特征选择 | 第22-23页 |
·类别可分离性判据 | 第23-24页 |
·用于可分性判据的类内类间距离 | 第24页 |
·模式聚类 | 第24-26页 |
·模式分类 | 第26-28页 |
·RBF神经网络 | 第28-32页 |
·RBF神经网络结构 | 第28-30页 |
·RBF神经网络的学习方法 | 第30-32页 |
·本章小节 | 第32-34页 |
第3章 面向RBF神经网络分类的手绘电气草图特征提取 | 第34-51页 |
·手绘电气草图的结构分析 | 第34-36页 |
·特征分类 | 第36-37页 |
·结构特征 | 第36-37页 |
·关系特征 | 第37页 |
·特征提取算法 | 第37-39页 |
·结构特征提取 | 第37-39页 |
·特征提取算法 | 第39-50页 |
·结构特征提取 | 第39-47页 |
·直线类提取 | 第40-42页 |
·折线段类提取 | 第42-44页 |
·二次曲线类提取 | 第44-47页 |
·关系特征提取 | 第47-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第4章 基于RBF神经网络的手绘电气草图的分类实现 | 第51-63页 |
·手绘电气草图的聚类算法设计 | 第51-54页 |
·手绘电气草图的分类算法设计 | 第54-59页 |
·多级分类器融合结构及性能分析 | 第54-55页 |
·分类系统结构 | 第55-59页 |
·实验用电气图形符号 | 第55页 |
·分类系统结构设计 | 第55-58页 |
·判决策略 | 第58页 |
·算法主要步骤 | 第58-59页 |
·分类实验结果及其分析 | 第59-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
·总结 | 第63-64页 |
·展望 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
致谢 | 第69-70页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70页 |