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        當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--基于RBF的板形識別模型設計與FPGA實現
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        基于RBF的板形識別模型設計與FPGA實現
         
             論文目錄
         
        摘要第5-6頁
        ABSTRACT第6-7頁
        第1章 緒論第10-18頁
            1.1 課題研究背景及意義第10-11頁
            1.2 相關研究發展及現狀第11-16頁
                1.2.1 板形識別研究現狀第11-14頁
                1.2.2 神經網絡硬件實現研究現狀第14-16頁
            1.3 本文結構和主要研究內容第16-18頁
        第2章 基于歐氏距離的RBF板形識別模型第18-24頁
            2.1 RBF神經網絡第18-19頁
                2.1.1 RBF神經網絡結構和工作原理第18頁
                2.1.2 RBF神經網絡參數確定常用方法第18-19頁
            2.2 板形缺陷的基本模式第19-21頁
            2.3 RBF板形識別模型的建立第21-23頁
                2.3.1 本文板形識別的研究內容第21頁
                2.3.2 基于歐氏距離的特征輸入提取第21-22頁
                2.3.3 基于勒讓德多項式回歸的特征參數輸出第22-23頁
            2.4 本章小結第23-24頁
        第3章 基于PCA的 RBF板形識別模型改進與仿真驗證第24-37頁
            3.1 主成分分析第24-25頁
            3.2 PCA-RBF網絡設計第25-27頁
            3.3 基于PCA的 RBF板形識別模型改進設計第27-29頁
                3.3.1 PCA-RBF模型結構設計第27-28頁
                3.3.2 PCA-RBF模型優化設計第28-29頁
            3.4 基于PCA的 RBF板形識別模型仿真驗證第29-36頁
                3.4.1 模擬數據仿真驗證第29-32頁
                3.4.2 實測數據仿真驗證第32-36頁
            3.5 本章小結第36-37頁
        第4章 多RBF板形識別模型設計與仿真驗證第37-50頁
            4.1 多RBF網絡設計第37-38頁
            4.2 多RBF網絡的板形識別模型設計第38-41頁
                4.2.1 多RBF模型結構設計第39-40頁
                4.2.2 多RBF模型優化設計第40-41頁
            4.3 多RBF板形識別模型仿真驗證第41-49頁
                4.3.1 模擬數據仿真第41-44頁
                4.3.2 實測數據仿真第44-49頁
            4.4 本章小結第49-50頁
        第5章 RBF板形識別模型的FPGA實現第50-60頁
            5.1 數據格式的選擇第51-52頁
            5.2 RBF隱層神經元設計實現第52-56頁
                5.2.1 RBF參數存儲和讀取模塊設計第52-54頁
                5.2.2 RBF隱層中各類運算模塊設計第54-55頁
                5.2.3 RBF隱層激活函數實現第55-56頁
            5.3 RBF輸出層設計第56頁
            5.4 仿真結果對比與分析第56-59頁
                5.4.1 MATLAB與 FPGA對比分析第56-58頁
                5.4.2 方案對比分析第58-59頁
            5.5 本章小結第59-60頁
        結論第60-61頁
        參考文獻第61-67頁
        攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果第67-68頁
        致謝第68-69頁
        作者簡介第69頁

         
         
        論文編號BS4726168,這篇論文共69
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