云模型理论研究及其在彩色图像聚类分析中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·云模型研究现状 | 第10-12页 |
| ·基于云模型的图像聚类分析现状 | 第12页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 2 云模型雾化特性 | 第13-36页 |
| ·云模型的定义 | 第13-14页 |
| ·正向云模型 | 第14-26页 |
| ·正向云发生器 | 第14-17页 |
| ·云模型的数学分析 | 第17-21页 |
| ·云分布的数字特征 | 第21-26页 |
| ·云模型雾化特性 | 第26-35页 |
| ·雾化因子对云滴离散程度的影响 | 第26-32页 |
| ·雾化因子对云滴密度的影响 | 第32-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 3 逆向云模型新算法 | 第36-54页 |
| ·有确定度逆向云模型 | 第36-43页 |
| ·有确定度逆向云模型算法数学分析 | 第37-39页 |
| ·有确定度逆向云模型算法误差分析 | 第39-43页 |
| ·无确定度逆向云模型新算法 | 第43-53页 |
| ·无确定度逆向云模型算法数学分析 | 第43-50页 |
| ·无确定度逆向云模型算法误差分析 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 4 云混合模型 | 第54-67页 |
| ·云混合模型 | 第54-61页 |
| ·基于混合模型的聚类分析 | 第54-57页 |
| ·云混合模型 | 第57-60页 |
| ·云混合模型、高斯混合模型、云变换的区别 | 第60-61页 |
| ·基于云混合模型的彩色图像聚类分析 | 第61-66页 |
| ·基于云混合模型的彩色图像聚类分析算法 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 5 基于云模型的半监督彩色图像粒聚类分析 | 第67-75页 |
| ·视觉认知粒度原理 | 第67-69页 |
| ·基于云模型的半监督彩色图像粒聚类分析 | 第69-74页 |
| ·基于云模型的半监督彩色图像粒聚类分析算法 | 第69-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第79-81页 |
