本文主要研究矩陣輸入的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與應(yīng)用問(wèn)題,對(duì)單隱層矩陣輸入前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2D-BP）進(jìn)行了改進(jìn).傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入均為向量形式,而圖像是由矩陣形式表示的,因此,在用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像處理時(shí),圖像將以向量形式輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這破壞了圖像的結(jié)構(gòu)信息,從而影響圖像處理的效果.此外2D-BP網(wǎng)絡(luò)的輸入是單通道輸入,無(wú)法直接處理彩色圖像,必須先將圖像灰度化才能分類(lèi).基于上述的問(wèn)題和分析,本文針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法展開(kāi)了研究與討論.研究?jī)?nèi)容主要包括基于2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法以及基于2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三通道2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法.具體工作概括如下:1.基于單隱層2D-BP網(wǎng)絡(luò),我們提出了多層2D-BP網(wǎng)絡(luò),旨在提高單隱層2D-BP網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像特征提取的能力.由于2D-BP網(wǎng)絡(luò)是單隱層的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在實(shí)際訓(xùn)練時(shí)泛化能力往往不足,我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)的深度進(jìn)行了擴(kuò)展,提出了多層2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多層2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相對(duì)于單隱層2D-BP網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)算法具有更好的特征提取能力.2.針對(duì)2D-BP網(wǎng)絡(luò)的輸入是單通道輸入,無(wú)法直接處理彩色... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)計(jì)量大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

USPS手寫(xiě)數(shù)據(jù)集3.5.1兩層2D-BP網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)震蕩

網(wǎng)絡(luò)比較.如圖4.1所示,同為256個(gè)結(jié)點(diǎn)的三通道2D-BP網(wǎng)絡(luò)與2D-BP網(wǎng)絡(luò),相對(duì)于2D-BP網(wǎng)絡(luò)0.4392的測(cè)試精度,三通道2D-BP網(wǎng)絡(luò)0.5210的測(cè)試精度有明顯的提升.圖4.1 3通道2D-BP網(wǎng)絡(luò)與1通道2D-BP網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比4.4 本章小結(jié)本章基于2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了三通道2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像分類(lèi),通過(guò)增加2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通道,解決了2D-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理彩色圖像的問(wèn)題,同時(shí)32

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的背景及其意義[J]. 王玉山,楊思春,朱志伯,周柏海.  河南城建高專(zhuān)學(xué)報(bào). 1997(01)



本文編號(hào)：2930416