基于遗传神经网络的图像分割技术研究

第一章 引言	第1-13页
·本文的研究背景及意义	第7-8页
·图像分割的研究现状	第8-10页
·本文的主要工作	第10-11页
·论文的主要结构	第11-13页
第二章 图像分割理论研究	第13-17页
·图像分割定义	第13-14页
·图像分割方法综述	第14-17页
·并行边界分割技术	第14页
·串行边界分割技术	第14-15页
·并行区域分割技术	第15页
·串行区域分割技术	第15-16页
·结合特定理论工具的分割技术	第16-17页
第三章 BP 神经网络与遗传算法	第17-24页
·BP 神经网络	第17-21页
·BP 网络模型	第17-18页
·BP 算法	第18-20页
·BP 网络的缺陷及改进方法	第20-21页
·遗传算法	第21-24页
·遗传算法简介	第21-22页
·简单遗传算法	第22-24页
第四章 遗传神经网络在图像分割中的应用	第24-43页
·遗传神经网络的拓扑结构	第24-25页
·MGA-BP 网络的编码及描述方法	第25页
·MGA-BP 算法设计	第25-26页
·MGA-BP 算法具体步骤	第26-29页
·算法的主要参数设计	第29-31页
·BP 神经网络的参数设计	第29-30页
·遗传算法的参数设计	第30-31页
·BP 网络与MGA-BP 网络仿真结果比较	第31-34页
·BP 网络训练结果分析	第31-32页
·MGA-BP 网络训练结果分析	第32-34页
·本文提出的改进	第34-35页
·MGA-BP 算法用于图像分割	第35-40页
·分割机理	第36页
·预处理与特征提取	第36-38页
·训练遗传神经网络	第38页
·图像分割	第38-39页
·结果分析	第39-40页
·仿真程序设计	第40-43页
第五章 结果分析与展望	第43-45页
·遗传算法优化神经网络结构的优势	第43-44页
·遗传神经网络算法用于图像分割的展望	第44-45页
致谢	第45-46页
参考文献	第46-49页
个人简历	第49页