【摘 要】
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本文主要研究矩阵输入的多层前向神经网络算法与应用问题,对单隐层矩阵输入前向神经网络(2D-BP)进行了改进.传统人工神经网络的输入均为向量形式,而图像是由矩阵形式表示的,
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本文主要研究矩阵输入的多层前向神经网络算法与应用问题,对单隐层矩阵输入前向神经网络(2D-BP)进行了改进.传统人工神经网络的输入均为向量形式,而图像是由矩阵形式表示的,因此,在用人工神经网络进行图像处理时,图像将以向量形式输入至神经网络,这破坏了图像的结构信息,从而影响图像处理的效果.此外2D-BP网络的输入是单通道输入,无法直接处理彩色图像,必须先将图像灰度化才能分类.基于上述的问题和分析,本文针对神经网络算法展开了研究与讨论.研究内容主要包括基于2D-BP神经网络的多层前向神经网络的算法以及基于2D-BP神经网络的三通道2D-BP神经网络的算法.具体工作概括如下:1.基于单隐层2D-BP网络,我们提出了多层2D-BP网络,旨在提高单隐层2D-BP网络的泛化能力,提高网络对图像特征提取的能力.由于2D-BP网络是单隐层的前向神经网络,在实际训练时泛化能力往往不足,我们对网络的深度进行了扩展,提出了多层2D-BP神经网络算法.实验结果表明,多层2D-BP神经网络算法相对于单隐层2D-BP网络图像分类算法具有更好的特征提取能力.2.针对2D-BP网络的输入是单通道输入,无法直接处理彩色图像的问题,我们提出三通道2D-BP网络,对2D-BP网络进行了宽度上的扩展.对于彩色图像分类问题,本文所提出的三通道2D-BP网络算法能够更好地对图片进行特征提取,达到更好的效果.
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