| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 课题研究对象 | 第9-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 煤岩显微组分分类 | 第12-13页 |
| 1.3.2 特征降维算法 | 第13-15页 |
| 1.3.3 图像分类算法 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的主要内容与安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于CURVELET的煤岩惰质组显微图像初始特征提取 | 第18-30页 |
| 2.1 惰质组显微图像特点 | 第18页 |
| 2.2 CURVELET变换 | 第18-24页 |
| 2.2.1 连续曲波变换 | 第19-22页 |
| 2.2.2 离散曲波变换 | 第22-24页 |
| 2.3 初始特征提取 | 第24-26页 |
| 2.4 特征分析 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于压缩感知的煤岩惰质组特征数据降维 | 第30-41页 |
| 3.1 经典降维方法概述 | 第30-34页 |
| 3.1.1 主成分分析法 | 第30-32页 |
| 3.1.2 核主成分分析法 | 第32-34页 |
| 3.2 基于压缩感知特征数据降维 | 第34-40页 |
| 3.2.1 压缩感知基本理论及应用 | 第35-37页 |
| 3.2.2 降维方法 | 第37-38页 |
| 3.2.3 测量矩阵的设计 | 第38-39页 |
| 3.2.4 维数选取对有效信息量的影响 | 第39-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 惰质组显微组分分类 | 第41-55页 |
| 4.1 支持向量机 | 第41-46页 |
| 4.1.1 基本理论 | 第41-45页 |
| 4.1.2 核函数的选择 | 第45-46页 |
| 4.2 惰质组分类 | 第46-54页 |
| 4.2.1 分类方案 | 第49页 |
| 4.2.2 分类结果与分析 | 第49-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 在学研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 插图清单 | 第65-66页 |
| 附录B 插表清单 | 第66-67页 |
| 附录C 部分核心源程序 | 第67-77页 |