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            粗糙集神經網絡在圖像分割中的應用

            時間:2024-07-15 02:44:05 通信工程畢業論文 我要投稿
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            粗糙集神經網絡在圖像分割中的應用

            全部作者: 魏建 吳冰 劉艷昌 李慧 第1作者單位: 河南理工大學電氣工程與自動化學院 論文摘要: 神經網絡用于圖像分割時需要大量的訓練數據,計算速度相當慢,不適合實時數據處理。網絡節點個數、網絡層數等的設計還缺乏比較系統的理論指導。基于此,本文提出粗糙集神經網絡用于圖像分割的方法。該方法利用粗糙集約簡理論對分割后的圖像區域特征進行約簡,以降低特征向量維數,抽取出規則,然后根據這些規則構造神經網絡隱含層的神經元個數,從而確定粗糙集神經網絡的結構。粗糙集神經網絡中每個神經單元的輸入為區域值,輸出為決策分類值,此時權值預設為各規則粗糙隸屬度值,然后用BP算法迭代,最終實現圖像的分割。試驗證明,該方法大大縮短了訓練時間,提高了精度,并且得到優于常規的分割圖像,滿足圖像處理的實時性要求。 關鍵詞: 粗糙集,約簡,等價類,粗糙集神經網絡,圖像分割 (瀏覽全文) 發表日期: 2007年02月12日 同行評議:

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