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基于人工神经网络对图像标签分类，为简化后续数据处理，先用Normalized Cut将图像分割为超像素，提取特征向量，通过输入训练样本集，对网络进行训练，在最小均方误差意义下得到网络参数，最后在Matlab的仿真实验中基于不同隐藏层节点，使用BP神经网络模型对图像超像素进行分类。
基于超像素的人工神经网络图像分类
【摘 要】
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基于人工神经网络对图像标签分类，为简化后续数据处理，先用Normalized Cut将图像分割为超像素，提取特征向量，通过输入训练样本集，对网络进行训练，在最小均方误差意义下得到网络参数
【机 构】
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电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2013年12期
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120185110030);国家教育部回国人员科研启动基金和四川省合作项目(2013HH0005)
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