声明
致谢
摘要
第一章绪论
1．1课题研究背景与意义
1．2．1水果品级识别现状研究
1．2．2相似样本识别机制
1．2．3半监督现状
1．3相似样本识别重点及难点分析
1．4仿人认知深度学习研究历程
1．5本课题的主要研究内容和章节安排
第二章半监督学习
2．1半监督学习假设
2．1．1聚类假设
2．1．2流形假设
2．2半监督学习分类
2．3基于图的半监督学习
2．3．1图的构造
2．3．2图的半监督算法研究
2．4本章小结
第三章基于深度学习的智能反馈认知方法研究
3．1构建相似样本智能反馈认知模型
3．2基于粗糙集理论的智能认知决策信息系统建立
3．3卷积神经网络获得相似样本图像特征
3．3．1卷积神经网络特性
3．3．2卷积神经网络模型
3．3．3函数选取
3．4相似样本充分可分性特征空间建立
3．4．1基于极大信息熵的相似青梅样本图像充分性表征
3．4．2基于马氏距离获取相似样本可分性特征
3．5相似样本识别结果评价指标
3．6本章小结
第四章具有认知结果熵测度指标约束的相似青梅品级智能反馈认知模型
4．1相似青梅样本智能反馈识别模型
4．2相似青梅样本差异特征提取
4．3相似青梅样本品级认知决策信息系统
4．4集成模式分类器的设计
4．5相似青梅品级认知结果评价
4．6基于图的半监督学习
4．7基于认知结果误差语义熵的相似样本图像认知特征调节准则
4．8本章小结
第五章实验结果与分析
5．1相似青梅样本图像数据获取
5．2实验结果与分析
5．3本章小结
第六章结论与展望
6．1总结
6．2展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
