铁谱图像识别的理论与方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| ·选题的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·机械设备故障诊断技术 | 第11-12页 |
| ·油液分析技术 | 第12-13页 |
| ·铁谱技术 | 第13-18页 |
| ·铁谱技术原理 | 第13-14页 |
| ·铁谱分析仪器 | 第14页 |
| ·铁谱技术的发展 | 第14-15页 |
| ·铁谱磨粒图像识别技术 | 第15-18页 |
| ·人工免疫系统 | 第18-21页 |
| ·人工免疫的生物学基础 | 第19-20页 |
| ·人工免疫系统的概念 | 第20页 |
| ·人工免疫系统的研究内容和范围 | 第20-21页 |
| ·人工免疫系统的发展及现状 | 第21页 |
| ·课题来源 | 第21-22页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第22-23页 |
| ·研究目的及方法 | 第22页 |
| ·论文的结构框架 | 第22-23页 |
| 第二章 铁谱磨粒图像处理 | 第23-40页 |
| ·磨粒图像的获取和预处理 | 第23-31页 |
| ·磨粒图像的获取 | 第23-24页 |
| ·磨粒图像的预处理 | 第24-31页 |
| ·磨粒形态特征提取 | 第31-39页 |
| ·磨粒种类 | 第31-34页 |
| ·磨粒特征 | 第34-38页 |
| ·特征提取 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第三章 人工免疫算法研究 | 第40-52页 |
| ·一般免疫算法 | 第40-41页 |
| ·阴性选择算法 | 第41-43页 |
| ·免疫学习算法 | 第43-45页 |
| ·免疫学习 | 第43-44页 |
| ·免疫学习算法 | 第44-45页 |
| ·免疫进化算法 | 第45-48页 |
| ·利用疫苗的免疫算法与免疫规则 | 第45页 |
| ·基于抗体多样性的免疫遗传算法 | 第45-46页 |
| ·基于免疫网络理论的免疫遗传算法 | 第46-47页 |
| ·基于免疫更新机制的遗传算法 | 第47-48页 |
| ·克隆选择算法 | 第48-51页 |
| ·克隆选择 | 第48-49页 |
| ·克隆选择算法 | 第49-51页 |
| ·免疫Agent算法 | 第51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第四章 铁谱磨粒分类器设计 | 第52-72页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·分类器的设计思想 | 第53-58页 |
| ·自体与非自体 | 第53-54页 |
| ·抗原与抗体 | 第54页 |
| ·抗体和抗原编码 | 第54页 |
| ·亲和力 | 第54-55页 |
| ·自体耐受与非自体耐受 | 第55页 |
| ·克隆选择 | 第55-57页 |
| ·分类 | 第57-58页 |
| ·模型学习过程 | 第58-59页 |
| ·系统模型原理 | 第58页 |
| ·具体学习过程 | 第58-59页 |
| ·模型对应的算法 | 第59-60页 |
| ·系统实现 | 第60-62页 |
| ·训练模块 | 第60-61页 |
| ·识别模块 | 第61页 |
| ·系统性能评价指标 | 第61-62页 |
| ·仿真试验 | 第62-70页 |
| ·磨粒图像样本的获取 | 第62页 |
| ·铁谱磨粒图像样本数据的建立 | 第62-69页 |
| ·试验条件 | 第69页 |
| ·试验设置 | 第69页 |
| ·磨粒分类器的设计 | 第69-70页 |
| ·磨粒分类结果分析 | 第70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 第五章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
