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简介
本书是关于BP和RBF神经网络理论及应用的专著，主要介绍神经网络理论的基本概念和特点，应用BP神经网络和RBF神经网络方法对木材缺陷信息进行检测研究，实现了对木材缺陷的有效检测，为实现木材缺陷的自动化检测提供了可靠的理论依据。
目录
第1章 绪论
1.1 研究的目的和意义
1.2 木材无损检测技术的研究现状
1.3 数字图像处理的进展
1.4 神经网络的发展及研究现状
1.5 MATLAB神经网络工具箱的基本特征
1.6 本书的主要研究内容
第2章 木材X射线无损检测系统
2.1 X射线的性质
2.2 木材X射线检测原理
2.3 木材X射线图像成像的基本规律
2.4 木材X射线无损检测系统
25木材缺陷图像的采集和冻结
2.6 本章小结
第3章 木材缺陷图像预处理与图像分割
31数字图像
3.2 数字图像处理
3.3 木材缺陷图像增强
3.4 木材缺陷图像分割
3.5 本章小结
第4章 木材缺陷图像的特征提取
4.1 木材缺陷类型
4.2 木材缺陷特征的选取
4.3 木材缺陷位置和尺寸的确定
4.4 基于木材缺陷位置和尺寸的木材缺陷特征提取
4.5 基于Hu不变矩的木材缺陷特征提取
4.6 本章小结
第5章 BP和RBF神经网络在木材缺陷识别中的应用
5.1 人工神经元模型
5.2 人工神经网络模型
5.3 人工神经网络学习过程
5.4 基于BP神经网络的木材缺陷识别
5.5 基于RBF神经网络的木材缺陷识别
5.6 基于BP-RBF混合神经网络的木材缺陷识别
5.7 本章小结
第6章 结论
参考文献
1.1 研究的目的和意义
1.2 木材无损检测技术的研究现状
1.3 数字图像处理的进展
1.4 神经网络的发展及研究现状
1.5 MATLAB神经网络工具箱的基本特征
1.6 本书的主要研究内容
第2章 木材X射线无损检测系统
2.1 X射线的性质
2.2 木材X射线检测原理
2.3 木材X射线图像成像的基本规律
2.4 木材X射线无损检测系统
25木材缺陷图像的采集和冻结
2.6 本章小结
第3章 木材缺陷图像预处理与图像分割
31数字图像
3.2 数字图像处理
3.3 木材缺陷图像增强
3.4 木材缺陷图像分割
3.5 本章小结
第4章 木材缺陷图像的特征提取
4.1 木材缺陷类型
4.2 木材缺陷特征的选取
4.3 木材缺陷位置和尺寸的确定
4.4 基于木材缺陷位置和尺寸的木材缺陷特征提取
4.5 基于Hu不变矩的木材缺陷特征提取
4.6 本章小结
第5章 BP和RBF神经网络在木材缺陷识别中的应用
5.1 人工神经元模型
5.2 人工神经网络模型
5.3 人工神经网络学习过程
5.4 基于BP神经网络的木材缺陷识别
5.5 基于RBF神经网络的木材缺陷识别
5.6 基于BP-RBF混合神经网络的木材缺陷识别
5.7 本章小结
第6章 结论
参考文献
基于BP和RBF神经网络的木材缺陷检测研究
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