粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割中的應(yīng)用

粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割中的應(yīng)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(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院 論文摘要： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像分割時(shí)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，計(jì)算速度相當(dāng)慢，不適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)等的設(shè)計(jì)還缺乏比較系統(tǒng)的理論指導(dǎo)。基于此，本文提出粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像分割的方法。該方法利用粗糙集約簡(jiǎn)理論對(duì)分割后的圖像區(qū)域特征進(jìn)行約簡(jiǎn)，以降低特征向量維數(shù)，抽取出規(guī)則，然后根據(jù)這些規(guī)則構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，從而確定粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)神經(jīng)單元的輸入為區(qū)域值，輸出為決策分類值，此時(shí)權(quán)值預(yù)設(shè)為各規(guī)則粗糙隸屬度值，然后用BP算法迭代，最終實(shí)現(xiàn)圖像的分割。試驗(yàn)證明，該方法大大縮短了訓(xùn)練時(shí)間，提高了精度，并且得到優(yōu)于常規(guī)的分割圖像，滿足圖像處理的實(shí)時(shí)性要求。 關(guān)鍵詞： 粗糙集，約簡(jiǎn)，等價(jià)類，粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖像分割 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2007年02月12日 同行評(píng)議：

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