本文關(guān)鍵詞： GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能化 圖像識別 計算機　出處：《應(yīng)用激光》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著信息技術(shù)發(fā)展越來越迅速,計算機智能化圖像識別技術(shù)的發(fā)展也日益完善,其發(fā)揮的作用也越來越重要。本文以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為基礎(chǔ),對計算機智能化圖像識別技術(shù)進行了研究,本文將遺傳算法GA與BP算法進行結(jié)合,通過分析智能化圖像識別原理、圖像模式識別和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法,建立了GA-BP網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型。采用四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入節(jié)點設(shè)置為256,輸出節(jié)點設(shè)置為5,進行了GA-BP網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對比實驗,結(jié)果表明,在進行數(shù)字圖像識別時,GA-BP網(wǎng)絡(luò)正確識別率為98.7%,BP網(wǎng)絡(luò)正確識別率為92.5%,GA-BP網(wǎng)絡(luò)正確識別率比BP網(wǎng)絡(luò)要高出6.2%,GA-BP網(wǎng)絡(luò)克服了BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和訓練時間長的缺點。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, the development of computer intelligent image recognition technology is becoming more and more perfect, and its role is becoming more and more important. This paper studies the technology of computer intelligent image recognition. In this paper, genetic algorithm GA and BP algorithm are combined, and the principle of intelligent image recognition, image pattern recognition and BP neural network learning algorithm are analyzed. The image recognition model of GA-BP network is established. The four-layer neural network is used, the input node is set to 256, the output node is set to 5, and the contrast experiment between GA-BP network and BP neural network is carried out. The results show that, In digital image recognition, the correct recognition rate of GA-BP network is 98.7and the correct recognition rate of GA-BP network is 92.5and GA-BP network is higher than that of BP network 6.2and GA-BP network overcomes the shortcomings of slow convergence speed and long training time of BP network.
【作者單位】： 中共張家口市委黨校;
【分類號】：TP391.41;TP183

【參考文獻】

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