| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·海面溢油监测的实际意义 | 第8-9页 |
| ·海面油膜激光荧光探测 | 第9-11页 |
| ·海面油膜的形成 | 第9页 |
| ·海面溢油种类识别的可行性分析 | 第9-10页 |
| ·国内外常用几种分析鉴别方法 | 第10-11页 |
| ·本课题研究的总体设计思路 | 第11-13页 |
| 第二章 激光遥感系统探测海面溢油 | 第13-16页 |
| ·激光遥感系统的国内外概况及发展趋势 | 第13-14页 |
| ·激光遥感雷达系统的构成与工作过程 | 第14-16页 |
| 第三章 溢油识别神经网络技术的研究 | 第16-34页 |
| ·逆向传播(BP)神经网络技术的研究 | 第16-24页 |
| ·BP神经网络技术的基本理论 | 第16-19页 |
| ·BP神经网络技术的实现 | 第19-22页 |
| ·BP神经网络技术的局限性 | 第22-24页 |
| ·遗传神经网络(GANN)技术的研究 | 第24-34页 |
| ·遗传算法(GA)的基本思想 | 第24-25页 |
| ·基于实数编码的遗传神经网络技术 | 第25-27页 |
| ·遗传神经网络技术的实现 | 第27-30页 |
| ·几种不同的遗传神经网络学习算法 | 第30-34页 |
| 第四章 溢油光谱神经网络识别系统的数据准备 | 第34-36页 |
| ·数据准备 | 第34页 |
| ·计算前的数据处理工作 | 第34-36页 |
| ·冗余数据的处理 | 第34页 |
| ·数据归一化 | 第34-35页 |
| ·网络的初始化 | 第35-36页 |
| 第五章 基于BP神经网络技术和遗传神经网络技术的海面溢油识别系统 | 第36-45页 |
| ·系统总体介绍 | 第36页 |
| ·溢油识别技术流程图 | 第36-39页 |
| ·BP神经网络技术 | 第36-37页 |
| ·遗传神经网络技术 | 第37-39页 |
| ·系统模块的实现 | 第39-43页 |
| ·BP神经网络模块 | 第39-41页 |
| ·遗传神经网络模块 | 第41-42页 |
| ·数据输入输出模块 | 第42-43页 |
| ·测试结果分析 | 第43-45页 |
| 第六章 关于并行神经网络算法的设想 | 第45-46页 |
| 第七章 结论 | 第46-48页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 研究生履历 | 第53页 |