【摘 要】
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该文设计了基于多层神经网络的分类器,对于给定的医学测试图像,根据网络输出层输出矢量的最大分量进行模糊分类,为了加快网络训练的收敛速度,可以从特征矢量的输入维数及其矢
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该文设计了基于多层神经网络的分类器,对于给定的医学测试图像,根据网络输出层输出矢量的最大分量进行模糊分类,为了加快网络训练的收敛速度,可以从特征矢量的输入维数及其矢量标准化处理入手,并适当地选择隐含层的神经元数,给各连接权值适当地赋予初值.本识别模型计算效率高、准确率较高,可以达到识别精度的要求,易于实时实现,为医学图像的分类识别提供了一种有效的途径.该文的主要工作是建立一个基于多结构元形态检测系统,实现对灰度图像和彩色图像的边缘检测,同时利用检测结果获得其不变矩特征,以神经网络作为分类器,对图像模式识别的理论和技术进行了研究.对大量的图像样本和医学图像进行了实验,证明了本文提出的算法和模型是可行和有效的,可以满足一类实际系统的需要.
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