| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·课题研究意义 | 第13-14页 |
| ·连续空间寻优的蚁群算法研究现状 | 第14页 |
| ·模糊认知图在机器视觉领域的研究现状 | 第14-15页 |
| ·图像识别方法研究现状 | 第15-16页 |
| ·基于统计的识别方法 | 第15页 |
| ·基于结构的识别方法 | 第15页 |
| ·基于神经网络的识别方法 | 第15-16页 |
| ·基于模糊集的识别方法 | 第16页 |
| ·基于标记松弛的识别方法 | 第16页 |
| ·基于模板匹配的识别方法 | 第16页 |
| ·基本研究思路 | 第16-17页 |
| ·FCM 的学习算法 | 第16-17页 |
| ·对现有基于模糊认知图的几何图形识别模型进行优化 | 第17页 |
| ·本文研究内容及主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 模糊认知图及其学习算法 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·模糊认知图的定义描述 | 第19-20页 |
| ·概念节点间因果影响的表示 | 第20-21页 |
| ·模糊认知图模型构造方法 | 第21-23页 |
| ·模糊认知图的推理 | 第23-27页 |
| ·因果关系的传递与推理机制 | 第23-25页 |
| ·推理过程 | 第25-26页 |
| ·稳定状态 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于群智能优化算法的模糊认知图优化 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·粒子群算法 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法 | 第30-35页 |
| ·蚁群优化算法数学模型 | 第30-33页 |
| ·应用于连续空间寻优的改进蚁群优化算法 | 第33-35页 |
| ·模糊认知图权值矩阵优化 | 第35-41页 |
| ·权值矩阵优化转化为多元连续函数求解最优解 | 第35-36页 |
| ·基于 ACO 算法的 FCM 权值矩阵优化流程图及优化原理 | 第36-37页 |
| ·实验与结果分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于模糊认知图的几何图形识别 | 第42-62页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于模糊认知图的线特征提取及处理 | 第42-46页 |
| ·针对线特征形成的模糊认知图构造 | 第43页 |
| ·线特征连接中各概念节点选择与概念间权重的确定 | 第43页 |
| ·短线段连接模型中各概念节点隶属度函数的确定 | 第43-44页 |
| ·短线段拟合判定准则 | 第44-46页 |
| ·实验 | 第46页 |
| ·基于模糊认知图的几何图形识别 | 第46-50页 |
| ·基本图形线特征的丢失及遮挡 | 第46-47页 |
| ·几何图形识别中模糊认知图各概念节点隶属度函数的确定 | 第47-49页 |
| ·几何图形的模糊认知图识别模型构造 | 第49-50页 |
| ·对几何图形模糊认知图识别模型的优化 | 第50-59页 |
| ·四边形模糊认知图识别模型的优化 | 第51-55页 |
| ·三角形模糊认知图识别模型的优化 | 第55-59页 |
| ·基于模糊认知图的几何图形识别方法 | 第59-60页 |
| ·基本图形识别准则 | 第59-60页 |
| ·基于模糊认知图的几何图形识别过程 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第69页 |