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羊绒特征判析准则及快速识别算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
文中所用符号参数说明第9-14页
第1章 绪论第14-37页
   ·山羊绒纤维概述第14-20页
     ·山羊绒的基本品质第14-15页
     ·山羊绒的形态结构第15-17页
     ·山羊绒的物理化学特征第17-19页
     ·世界山羊绒产量分布及其分类第19-20页
     ·世界山羊绒产品生产、消费概况第20页
   ·毛发类纤维鉴别的研究现状第20-25页
     ·主要鉴别依据第20-21页
     ·显微镜法第21-23页
     ·化学方法第23-24页
     ·其它技术第24-25页
   ·纤维测量的发展趋势第25-28页
     ·投影显微镜法第26页
     ·气流法第26页
     ·光电法第26-27页
     ·数字图像法第27-28页
   ·图像处理技术在纤维检测鉴别中的应用现状第28-34页
     ·用于棉纤维第29页
     ·用于羊绒羊毛纤维第29-34页
   ·存在的问题与研究内容第34-37页
     ·目前在羊绒鉴别中的主要问题第34-35页
     ·研究内容第35-36页
     ·目的与意义第36-37页
第2章 羊绒和羊毛纤维的图像特征提取第37-65页
   ·纤维试样及准备第37-38页
     ·纤维试样及说明第37页
     ·试样制备第37-38页
     ·基本测量装置及图像提取第38页
   ·数字图像处理概述第38-41页
     ·数字图像的定义与方法第39页
     ·数字图像处理的主要内容及基本框架第39-40页
     ·图像分析的主要内容第40-41页
   ·纤维图像处理第41-63页
     ·纤维图像预处理第41-47页
     ·纤维图像分割第47-52页
     ·纤维鳞片轮廓线的提取第52-57页
     ·纤维鳞片特征表示与描述第57-63页
   ·本章小结第63-65页
第3章 羊绒与羊毛鳞片图纹特征的统计比较及其正误率第65-119页
   ·羊绒各指标的统计特征第65-85页
     ·羊绒纤维直径指标的统计值及讨论第65-68页
     ·羊绒鳞片面积的统计值及讨论第68-70页
     ·羊绒鳞片周长的统计值及讨论第70-72页
     ·羊绒鳞片高度类指标的统计值及讨论第72-76页
     ·羊绒鳞片相对面积的统计值及讨论第76-78页
     ·羊绒鳞片相对周长的统计值及讨论第78-80页
     ·羊绒鳞片径高比的统计值及讨论第80-82页
     ·羊绒鳞片矩形度的统计值及讨论第82-85页
   ·羊绒各指标的统计特征比较第85-90页
     ·9个均值的一致性检验与比较第85-87页
     ·9个CV值的一致性检验与比较第87-88页
     ·分布函数的比较第88-90页
   ·羊毛各指标的统计特征第90-102页
     ·羊毛纤维直径指标的统计值及讨论第90-92页
     ·羊毛鳞片面积的统计值及讨论第92-93页
     ·羊毛鳞片周长的统计值及讨论第93-94页
     ·羊毛鳞片高度类指标的统计值及讨论第94-97页
     ·羊毛鳞片相对面积的统计值及讨论第97-98页
     ·羊毛鳞片相对周长的统计值及讨论第98-99页
     ·羊毛鳞片径高比的统计值及讨论第99-100页
     ·羊毛鳞片矩形度的统计值及讨论第100-102页
   ·羊毛各指标统计特征比较第102-105页
     ·9个均值的比较第102页
     ·9个CV值的比较第102-103页
     ·分布函数的比较第103-105页
   ·羊绒与羊毛的统计特征值的比较第105-116页
     ·纤维直径第105-107页
     ·纤维鳞片面积第107-108页
     ·纤维鳞片周长第108-109页
     ·纤维鳞片的两个高度第109-112页
     ·纤维鳞片的相对面积第112-113页
     ·纤维鳞片的相对周长第113-114页
     ·纤维鳞片的径高比第114-115页
     ·纤维鳞片的矩形度第115-116页
   ·对应指标的比较与显著性排序第116-118页
     ·差异的显著性判定第116-117页
     ·各指标的显著性排序第117页
     ·可行的指标组合形成第117-118页
   ·本章小结第118-119页
第4章 鳞片图纹码的组合识别及理论正误判率第119-149页
   ·依据实测数据的多指标优化组合识别第119-124页
     ·双指标的组合识别第119-121页
     ·三指标组合识别第121-123页
     ·四指标组合识别第123-124页
     ·大于四指标组合的作用及最优组合第124页
   ·羊绒与羊毛周高比特征鳞片图纹基因码的引入与识别率第124-130页
     ·周高比特征指标图纹基因码的定义第124页
     ·羊绒周高比R_(P/h)的统计值及讨论第124-126页
     ·羊毛周高比R_(P/h)的统计值及讨论第126-127页
     ·羊绒与羊毛的周高比的比较第127-128页
     ·与前述8类最优指标的对比第128-130页
   ·依据统计分布和最少B错误的因素乘积组合作用的分布与识别第130-140页
     ·最优基因组合码确定的依据与方法第130页
     ·两两相积与商的组合第130-134页
     ·组合之积与商的复组合第134-137页
     ·各组合的结果与分析第137-140页
   ·鳞片图纹基因码及其确定第140-144页
     ·鳞片图纹基因码的构成与命名第140-141页
     ·已有鳞片图纹基因码的独立性及相关性检验第141-143页
     ·5种最优基因组合的比较第143-144页
   ·识别率的构成及羊绒与羊毛的理论正误判率第144-148页
     ·正误判率的构成及意义第144-146页
     ·羊绒和羊毛实测识别率及极值第146-147页
     ·羊绒与羊毛鳞片图纹的主特征及正误判率的确定第147-148页
     ·实际测量中的修约规则第148页
   ·本章小结第148-149页
第5章 羊绒识别模型与比较第149-190页
   ·建立识别模型的基本途径与方法第149-151页
     ·基本想法和途径第149-150页
     ·两种途径的基本方法和对比第150-151页
     ·举全鉴别方法的选择第151页
   ·BAYES统计分类模型第151-159页
     ·Bayes分类模型第151-153页
     ·边界条件与特征参数第153-155页
     ·举全指纹结果及分析第155-156页
     ·5种最优基因组合结果第156页
     ·主因子分析法对特征参数的筛选及其结果第156-159页
     ·各种结果间的比较讨论第159页
   ·神经网络模型第159-171页
     ·人工神经网络的结构与特征第160-162页
     ·BP神经网络第162-166页
     ·举全指纹结果及分析第166-169页
     ·5种最优基因组合结果第169-170页
     ·依主因子分析所得参数组合的结果第170-171页
     ·各结果间的比较讨论第171页
   ·聚类分析第171-179页
     ·模糊聚类理论第171-174页
     ·基于精英重组遗传算法第174-176页
     ·举全指纹的结果及分析第176-177页
     ·种最优基因组合结果第177-178页
     ·依主因子分析所得参数组合的结果第178页
     ·各结果间的比较讨论第178-179页
   ·三种方法的比较及组合判别模型的建立第179-188页
     ·Bayes、ANN-BP、eRCA算法结果的比较第179-180页
     ·神经网络与模糊系统的组合模型第180页
     ·模糊推理系统第180-182页
     ·N-FCLASS模型第182-186页
     ·N-FCLASS的特征参数组群及分类结果第186-188页
   ·四种方法的最优值的比较第188页
   ·本章小结第188-190页
第6章 特征样照的筛选及综合评价法第190-201页
   ·标准样照与及其鉴别评价依据第190-194页
     ·标准样照及鉴别术语第190-191页
     ·特征样照及其评价术语第191-192页
     ·羊绒目测鉴别的重要性和综合特征值的作用第192-194页
   ·特征样照第194-198页
     ·羊绒第194-195页
     ·细羊毛第195-198页
   ·几何形态的综合评价值的建立与评价精度第198-200页
     ·综合值鉴别标准的建立第198-199页
     ·与前述最优方法结果的比较第199-200页
   ·本章小结第200-201页
第7章 结论及其展望第201-205页
   ·全文工作总结第201-203页
   ·本文的创新点第203页
   ·未来工作展望第203-205页
参考文献第205-211页
附录A 不同标号的羊绒纤维各指标的统计特征第211-229页
附录B 图像处理与9个指标的测量程序第229-236页
附录C 各方法计算主程序第236-241页
附录D 新增指标的7种纤维的统计分布第241-243页
附录E 羊绒特征样照的实物照片第243-247页
附录F 羊绒特征样照的实物照片第247-251页
攻读博士期间发表的学术论文第251-253页
致谢第253页

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