基于GA-FKCN聚类的图像分割
| 第1章 绪论 | 第1-12页 |
| ·模糊聚类的研究 | 第7-9页 |
| ·图像分割技术简介 | 第9-11页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-12页 |
| 第2章 预备知识 | 第12-31页 |
| ·遗传算法理论 | 第12-19页 |
| ·遗传算法的发展历史及基本概念 | 第12-15页 |
| ·遗传算法(标准遗传算法)的基本流程 | 第15页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第15-17页 |
| ·模式定理 | 第15-16页 |
| ·建筑模块假设 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的特点 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的应用研究现状 | 第18-19页 |
| ·模糊神经网络理论 | 第19-30页 |
| ·神经网络概论 | 第19-21页 |
| ·模糊技术 | 第21-22页 |
| ·模糊神经网络的起源与发展 | 第22-23页 |
| ·模糊神经网络的基本结构与主要模型 | 第23-25页 |
| ·模糊Kohonen聚类网络(模糊自组织映射) | 第25-30页 |
| ·Kohonen网络的基本原理 | 第25-27页 |
| ·模糊C-均值算法的基本原理 | 第27-29页 |
| ·模糊Kohonen聚类网络算法 | 第29-30页 |
| ·FCM聚类图像分割算法 | 第30-31页 |
| 第3章 基于GA-FKON聚类算法的图像分割 | 第31-41页 |
| ·图像的模糊平滑(抑噪处理) | 第31-33页 |
| ·模糊增强 | 第33-34页 |
| ·GA-FKCN聚类分割算法 | 第34-38页 |
| ·GA设计步骤 | 第34-36页 |
| ·模糊Kohonen聚类网络(FKCN)学习 | 第36-37页 |
| ·图像分割 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-41页 |
| 结论及展望 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第48页 |
