【摘 要】
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该论文主要进行了遗传算法和前馈神经网络的结合研究,并将基于改进遗传算法的前馈神经网络应用于包含有复杂色彩成份和分布的彩色图象分割.基本思路是:由于遗传算法能够收敛
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该论文主要进行了遗传算法和前馈神经网络的结合研究,并将基于改进遗传算法的前馈神经网络应用于包含有复杂色彩成份和分布的彩色图象分割.基本思路是:由于遗传算法能够收敛到全局最优解及其鲁棒性,将遗传算法与前馈网络结合,不仅发挥了神经网络的泛化和映射能力,而且使神经网络具有更快的收敛速度以及更强的学习能力;利用多层前馈神经网络的非线性分类的较强的处理能力,解决复杂彩色图象的目标和背景的色彩特征和非线性分类问题.论文主要介绍了几种新理论在彩色图象分割中的应用以及图象分割评价的方法;详细介绍了多层前馈神经网络及其网络结构设计方法,分析几种改进误差背传学习算法的特点;介绍了遗传算法及其与神经网络相结合的方法.在分析了影响遗传算法性能的因素和神经网络的特点的基础上,提出了一种改进的遗传算法,理论分析和将该算法应用于复杂彩色图象分割的实验结果都证明该算法对于彩色图象分割的有效性.
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