基于模糊理论和人工神经网络的染色体分析

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-13页
·课题背景和研究意义	第8-9页
·国内外研究状况	第9-12页
·文章的结构和内容	第12-13页
2 神经网络和模糊理论	第13-25页
·人工神经网络	第13-15页
·人工神经网络的特点	第13-14页
·人工神经网络的组成	第14-15页
·BP网络模型	第15-18页
·BP网络的结构	第15页
·BP算法	第15-18页
·模糊理论	第18-25页
·隶属度函数的定义及确定	第18-19页
·模糊逻辑	第19-21页
·模糊规则库	第21-23页
·模糊产生器和反模糊化器	第23-25页
3 染色体图像预处理	第25-51页
·图像分割	第26-47页
·最大熵分割	第26-27页
·轮廓跟踪	第27-33页
·角检测	第33-39页
·合并内外轮廓	第39-41页
·检测交叉染色体	第41-43页
·候选分割点的匹配规则	第43-47页
·独立染色体的提取和预处理	第47-51页
·独立染色体的提取	第47页
·独立染色体图像的模糊增强	第47-51页
4 模糊神经网络用于染色体分类	第51-68页
·特征提取	第51-61页
·中轴变换	第51-55页
·细化算法的后处理	第55-58页
·特征提取	第58-61页
·网络结构和算法	第61-65页
·输入层模糊化	第61-62页
·输出层模糊化	第62-63页
·用于染色体分类的两层网络拓扑结构	第63-65页
·实验结果	第65-68页
结论	第68-70页
参考文献	第70-76页
在学研究成果	第76-77页
致谢	第77页