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基于机器学习的纺织品颜色校正

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·研究背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-16页
     ·颜色校正算法研究现状第11-15页
     ·极限学习机研究现状第15-16页
   ·论文的主要工作及结构安排第16-18页
第二章 颜色校正相关理论知识第18-29页
   ·色彩知觉三要素第18-22页
     ·光与色第18-19页
     ·物体表面光学特性第19-20页
     ·颜色视觉机理第20-22页
   ·颜色空间第22-23页
     ·RGB颜色空间第22页
     ·r-g色度空间第22-23页
   ·成像模型第23-24页
   ·无监督的颜色恒常性计算第24-28页
     ·White-Patch算法第24页
     ·Grey-Word算法第24-25页
     ·Shades of Gray算法第25页
     ·Grey-Edge算法第25-28页
   ·对角映射模型第28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于Bagging的集成PSO-ELM纺织品颜色校正第29-51页
   ·极限学习机第30-32页
   ·粒子群优化算法第32-35页
   ·Bagging算法第35-37页
   ·基于Bagging-PSO-ELM的纺织品颜色校正第37-42页
     ·PSO-ELM模型第37-39页
     ·Bagging-PSO-ELM模型第39-41页
     ·Grey-Edge特征提取方法第41-42页
   ·实验结果与分析第42-50页
     ·实验条件第42-43页
     ·度量准则和评价标准第43页
     ·实验参数设置第43-45页
     ·算法结果讨论第45-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 基于KELM的纺织品颜色校正第51-64页
   ·核极限学习机理论第51-52页
   ·基于KELM的纺织品颜色校正第52-55页
     ·KELM光照估计模型第52-53页
     ·KELM参数设置第53-55页
   ·实验结果与分析第55-62页
     ·实验条件第55页
     ·度量准则和评价标准第55页
     ·SVR参数设置第55-56页
     ·实验结果讨论第56-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 总结与展望第64-66页
参考文献第66-72页
致谢第72-73页
攻读学位期间的研究成果第73页

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