参数优化的PCNN图像检索

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脉冲耦合神经网络(PCNN)用于图像检索时需人工确定较多参数,参数确定的好坏严重影响检索效果,针对以上问题,提出一种基于进化学习的参数优化方法。通过引入粒子群算法(PSO),构建优化目标函数,提前对图像库中少量图像进行分类训练,对脉冲耦合神经网络的各参数进行优化并用于图像检索。实验表明,提出的算法能有效找到各参数的近似最优解。对图像库中未训练图像进行检索时也取得较好效果,在检索查准率、查全率及主观视觉效果方面本文方法均优于经验参数。
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