| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 杂草种子数据集及深度学习网络概述 | 第15-24页 |
| ·杂草种子数据集介绍 | 第15-16页 |
| ·深度学习介绍 | 第16-21页 |
| ·自动编码器 | 第17-18页 |
| ·深度置信网络 | 第18-19页 |
| ·卷积神经网络 | 第19-21页 |
| ·PCANet网络 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于交织PCANet的杂草种子识别网络的构建 | 第24-37页 |
| ·人工定义图像特征和深度学习图像特征识别性能对比 | 第24-26页 |
| ·PCANet杂草种子识别网络的改进 | 第26-30页 |
| ·交织PCANet | 第26-29页 |
| ·稀疏连接 | 第29-30页 |
| ·实验结果分析 | 第30-36页 |
| ·实验训练集和测试集设计 | 第30-31页 |
| ·交织PCANet和PCANet的性能比较 | 第31-34页 |
| ·图像识别结果分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 杂草种子识别网络的权值训练 | 第37-50页 |
| ·权值训练的必要性 | 第37-38页 |
| ·反卷积权值训练方法 | 第38页 |
| ·稀疏网络权值训练算法 | 第38-42页 |
| ·重构误差 | 第38-39页 |
| ·KSVD稀疏网络权值调整算法 | 第39-41页 |
| ·SOTs稀疏网络权值调整算法 | 第41-42页 |
| ·重构训练样本分片矩阵训练算法 | 第42-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-49页 |
| ·各种权值训练方法的性能比较 | 第45-47页 |
| ·重构训练样本分片矩阵训练算法的性能 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |