基于BP神经网络的图像信息处理

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本文针对图像信息处理中应用最多的前馈神经网络模型,研究其采用的BP算法的基本思想、具体实现及BP算法的优缺点.讨论了由于标准的 BP 算法存在训练时间长、收敛速度慢和易陷入局部极小值等产生的不足因素.利用改进后的 BP算法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性,有效抑制网络陷于局部极小值.验证了不做图像特征提取的神经网络图像识别方法,可以克服复杂背景下目标特征提取的难点的可行性.
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