声明
第1章 绪 论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 水质异常状态分析国内外研究现状
1.2.1 国内研究情况
1.2.2 国外研究情况
1.3 水质状态分析研究现状及相关领域分析
1.4 论文主要研究内容
1.5 论文结构
第2章 鱼体轨迹特征参数获取与预处理
2.1 引言
2.2 相机标定
2.3 图像预处理
2.4 鱼体运动目标检测原理
2.5 鱼体运动目标跟踪算法原理
2.6 鱼体运动轨迹特征数据库建立
2.7 本章小结
第3章 深度学习卷积神经网络算法基本理论
3.1 引言
3.2 卷积神经网络概述
3.2.1 生物学与神经学原理
3.2.2 卷积神经网络
3.2.3 经典卷积网络结构
3.3 卷积神经网络训练方法
3.3.1 卷积神经网络的前向传播过程
3.3.2 卷积神经网络的反向传播过程
3.3.3 卷积神经网络的权值更新
3.4 卷积神经网络工程实现框架介绍
3.5 本章小结
第4章 卷积神经网络水质分类模型原理
4.1 引言
4.2 卷积神经网络水质分类模型原理
4.3 密集连接卷积网络
4.4 反馈自校正系统
4.5 基于反馈自校正密集连接卷积网络的水质监测方法
4.6 密集连接卷积神经网络分类实验
4.7 本章小结
第5章 基于反馈自校正密集连接卷积网络的水质异常状态监测分析
5.1 引言
5.2 实验设置
5.3 实验结果
5.4 水质分类模型评价分析
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果.
致谢
