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细菌觅食优化算法研究及其在图像匹配中的应用

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景第8-9页
   ·研究现状第9-12页
     ·细菌觅食算法研究现状第9-11页
     ·图像匹配研究现状第11-12页
   ·本文工作第12-13页
   ·论文结构第13-14页
第二章 细菌觅食算法和图像匹配问题概述第14-28页
   ·群智能算法第14-15页
   ·细菌觅食优化算法基本原理第15-19页
     ·趋向性操作第15-16页
     ·聚集性操作第16-17页
     ·复制操作第17-18页
     ·迁徙操作第18-19页
   ·细菌觅食算法流程第19-20页
   ·细菌觅食算法的应用第20-22页
     ·多目标优化第20-21页
     ·工程优化第21-22页
     ·人工神经网络第22页
   ·图像匹配基本原理第22-26页
     ·图像匹配的基本概念第22-24页
     ·相似性度量方法第24-25页
     ·图像匹配主要算法第25-26页
   ·本章小结第26-28页
第三章 细菌觅食算法改进第28-44页
   ·基于趋向次数的自适应移动步长第28-31页
     ·趋向操作对算法的影响分析第28-29页
     ·基于趋向次数的自适应步长第29-31页
   ·综合确定性选择与轮盘赌选择的复制操作第31-33页
     ·复制操作对算法影响分析第31-32页
     ·结合确定性选择与动态轮盘赌的复制策略第32-33页
   ·基于适应值因子的自适应迁徙操作第33-35页
     ·迁徙操作对算法的影响分析第33-34页
     ·自适应个体概率和基准概率的迁徙策略第34-35页
   ·算法设计第35-36页
   ·仿真与结果分析第36-42页
   ·本章小结第42-44页
第四章 基于 DBFO 的图像匹配研究第44-54页
   ·DBFO 算法在图像匹配中的应用第44-47页
     ·算法设计第44-46页
     ·算法步骤第46-47页
     ·算法流程第47页
   ·仿真与结果分析第47-52页
   ·本章小结第52-54页
第五章 结束语第54-58页
   ·总结第54-55页
   ·展望第55-58页
致谢第58-60页
参考文献第60-64页
研究成果第64-65页

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