神经网络在激光遥感鉴别海面溢油中的应用
| 第1章 绪论 | 第1-16页 |
| ·海面溢油监测的意义 | 第9-10页 |
| ·海面溢油监测方法综述 | 第10-13页 |
| ·海面溢油监测的方法 | 第10-11页 |
| ·国内外海面溢油识别技术 | 第11-13页 |
| ·本课题研究的主体思路 | 第13-16页 |
| 第2章 激光遥感系统探测海面溢油 | 第16-20页 |
| ·激光荧光遥感技术原理 | 第16-17页 |
| ·激光遥感系统工作过程 | 第17-20页 |
| 第3章 人工神经网络 | 第20-33页 |
| ·人工神经网络发展简史 | 第20-21页 |
| ·神经网络理论基础 | 第21-23页 |
| ·神经网络模型 | 第22页 |
| ·人工神经网络学习 | 第22-23页 |
| ·误差反传(BP)神经网络 | 第23-29页 |
| ·BP网络的基本理论 | 第24页 |
| ·基于BP算法的多层前向网络模型 | 第24-25页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第25-28页 |
| ·BP网络的局限性 | 第28-29页 |
| ·学习矢量量化(LVQ)神经网络 | 第29-33页 |
| ·LVQ网络的基本理论 | 第29-33页 |
| 第4章 神经网络在溢油识别中的应用 | 第33-53页 |
| ·数据的采集 | 第33-35页 |
| ·数据的分类 | 第35-38页 |
| ·基于ANN技术的溢油识别的理论分析与建模 | 第38-39页 |
| ·BP网络的实现 | 第39-40页 |
| ·BP网络结构的设计 | 第39-40页 |
| ·BP网络的应用 | 第40页 |
| ·LVQ网络的实现 | 第40-43页 |
| ·LVQ网络结构的设计 | 第41-43页 |
| ·LVQ网络的应用 | 第43页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱 | 第43-45页 |
| ·基于MATLAB神经网络的构建 | 第45-47页 |
| ·神经网络的训练 | 第47-48页 |
| ·BP网络的训练 | 第47页 |
| ·LVQ网络的训练 | 第47-48页 |
| ·神经网络仿真输出 | 第48-49页 |
| ·识别结果对比与分析 | 第49-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录A 测试集数据 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 研究生履历 | 第60页 |
